AI辅助药物研发主要缩短早期发现阶段：靶点识别与先导化合物优化可由约4至6年压缩至1至2年，整体周期缩短约20%至40%。但临床试验阶段受监管与受试者招募限制，提速有限，成功率仍待验证。
Qwen更适合商用：主流尺寸多采用Apache 2.0许可，尺寸齐全、生态完善、中文能力强；ChatGLM需遵循专有许可并登记，条款较严，落地前两者均应核对最新协议。
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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2.8/2.0双模并行
可视化对比+解读
CoT通过显式中间步骤分解复杂推理，在数学、逻辑等任务中显著提升准确率，但效果依赖模型规模和prompt设计质量，对简单任务可能引入冗余计算和噪声干扰。
多轮对话上下文管理的核心是sliding window与向量检索结合：保留最近N轮对话作为短期记忆，超出部分通过embedding存储并按相关度召回；关键信息需结构化提取到session state；生产环境建议token预算动态调整+压缩策略，并对敏感信息做脱敏处理。
情感计算技术通过面部表情、语音韵律、生理信号等多模态数据可识别基本情绪状态，准确率在特定场景下可达70-90%，但受文化差异、个体表达习惯和复杂情绪混合影响，尚无法完全捕捉人类情绪的主观体验和深层认知成分，识别结果更接近表层情感表征而非内在真实感受。
取决于模型规模与显存。单卡能容纳模型时优先数据并行（配合 ZeRO/FSDP 分片），通信开销小、扩展简单；模型超出单卡显存或单层过大时，再引入张量并行与流水线并行，并结合互联带宽做 3D 混合并行。
Milvus 采用存算分离的云原生架构，支持 HNSW、IVF、DiskANN 等索引与 GPU 加速，在亿级向量规模下可实现毫秒级延迟与较高 QPS。实际表现取决于索引类型、召回率目标、硬件与分片配置，调优空间较大但运维复杂度也更高。
二者并非同一维度。零样本指不给示例，思维链是引导中间推理的技巧；在数学与多步推理上，思维链通常显著优于直接作答，但对小模型收益有限，对已内置推理的模型增益趋于边际。