Transformer尚未触及性能天花板，但边际收益在递减：自注意力的二次复杂度、长上下文外推与KV缓存开销制约扩展，业界正通过MoE、线性注意力、状态空间模型及混合架构突破瓶颈，同时数据质量与算力成本已成更关键的限制因素。
AI辅助药物研发可将传统10-15年周期缩短30-50%，即减少3-7年。其通过虚拟筛选、分子设计优化、临床试验患者招募加速等环节提效，但实际缩短幅度取决于疾病类型、靶点复杂度及监管要求，目前已有案例实现18-24个月完成早期发现阶段。
Transformer尚未触及性能天花板，但边际收益在递减：自注意力的二次复杂度、长上下文外推与KV缓存开销制约扩展，业界正通过MoE、线性注意力、状态空间模型及混合架构突破瓶颈，同时数据质量与算力成本已成更关键的限制因素。
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零样本学习在实际场景中效果高度依赖于语义描述质量和类别间可分性，在具有良好属性标注的细粒度分类任务中表现尚可，但在开放域场景下泛化能力受限，通常需结合few-shot或迁移学习策略来弥补域偏移和长尾分布带来的性能下降问题。
可通过联邦学习与端侧推理实现数据不出域，结合差分隐私噪声注入、安全多方计算及同态加密保护梯度与特征交互，辅以数据最小化、k-匿名脱敏和可审计的访问控制，在隐私预算约束下平衡推荐精度与合规性。
AI法律文书分析的可信度评估应围绕五项核心指标：事实与法条引用的准确率及可溯源性、结论的逻辑一致性与可复现性、对管辖差异和法规时效的识别能力、幻觉与遗漏率的量化测试，以及人工复核机制与责任归属，并以标注数据集和盲测持续校验。
AI辅助科研已在蛋白质折叠、材料发现等领域展现加速潜力，但基础理论突破需要范式创新和概念重构，目前AI更擅长模式识别与计算优化，尚难独立完成需要深层因果理解和反直觉洞察的理论创建，短期内更可能作为工具辅助人类科学家而非替代核心理论思维。
多任务学习本身并非必然导致灾难性遗忘：联合训练时各任务数据同时可得，共享表示由混合梯度共同优化，不存在顺序覆盖。但梯度冲突、任务不平衡与容量不足会引发负迁移，造成类似性能退化；若任务以序列方式引入，则仍会出现灾难性遗忘。
持续学习正是为了缓解灾难性遗忘而提出的范式，但当前方法（如EWC、经验回放、动态架构）只能部分缓解而非完全解决该问题，因为在有限参数空间内平衡新旧知识仍是根本挑战，完全避免遗忘需要参数隔离或无限容量假设。