目前仅部分理解。主流模型靠帧采样与位置编码处理时序，对短视频的事件顺序、因果判断尚可，但在长视频、细粒度动作与时间定位上仍明显薄弱，常退化为依赖关键帧的静态推理，距离真正的时序建模尚有差距。
AI可将药物研发周期从传统的10-15年压缩至3-5年，临床前阶段时间成本降低40-60%，通过分子模拟、靶点筛选和化合物优化等环节节省2-3年，整体研发成本可降低30-50%，但仍需大规模临床验证。
目前仅部分理解。主流模型靠帧采样与位置编码处理时序，对短视频的事件顺序、因果判断尚可，但在长视频、细粒度动作与时间定位上仍明显薄弱，常退化为依赖关键帧的静态推理，距离真正的时序建模尚有差距。
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AI可将药物研发周期从传统的10-15年压缩至3-5年，临床前阶段时间成本降低40-60%，通过分子模拟、靶点筛选和化合物优化等环节节省2-3年，整体研发成本可降低30-50%，但仍需大规模临床验证。
从benchmark数据看，DeepSeek-V3在HumanEval(92.3%)和MBPP(85.7%)上略优于Qwen2.5-Coder-32B(90.2%/83.5%)，且推理成本更低，但Qwen在中文场景和特定领域任务中表现更均衡，实际选择需看具体应用场景和成本预算。
不建议，云端GPU资源已足够灵活且成本可控，家用服务器面临高功耗、散热、算力快速贬值问题，除非你有明确的离线推理、数据隐私或模型训练需求，否则ROI极低。
通常首选余弦相似度，因为文本嵌入的语义主要体现在方向而非模长，余弦可抑制长度差异影响。若向量已 L2 归一化，欧氏距离与余弦等价排序，且内积更利于 ANN 加速；需要保留模长信息时才考虑欧氏距离。
会。当任务梯度冲突、共享容量竞争且优化目标不一致时，辅助任务会降低主任务泛化，即负迁移；可用PCGrad、任务加权、部分共享结构缓解。
国产大模型在代码生成上已显著进步，头部模型如DeepSeek、Qwen在HumanEval等基准测试中接近GPT-4水平，但在复杂工程实现、跨语言迁移、边界case处理和API设计等方面仍存在10-20个百分点差距，主要受限于训练数据质量、推理效率优化和工程化积累深度。