文本嵌入的语义主要由方向编码，故余弦距离通常更稳健；若向量已做L2归一化，两者排序等价。若模长携带信息（如热度、置信度），则宜用欧式距离或内积。
AI目前依赖统计相关性；在结构因果模型与干预、反事实推断框架下仅具备受限因果能力，真正掌握因果推理仍待因果发现与可干预表征的理论突破。
文本嵌入的语义主要由方向编码，故余弦距离通常更稳健；若向量已做L2归一化，两者排序等价。若模长携带信息（如热度、置信度），则宜用欧式距离或内积。
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综合类基准中最受关注的是 MMLU（及 MMLU-Pro），配合 GSM8K、HumanEval、MATH 衡量推理与代码能力；对话偏好方面则以 LMSYS Chatbot Arena 的人类盲测 Elo 最具影响力，Open LLM Leaderboard 也被广泛引用。
Midjourney擅长艺术性和美感，操作简单但需订阅且无法本地部署；Stable Diffusion开源免费，可本地运行并深度定制，但需要技术基础和硬件投入。选择取决于你的技术能力、预算和对控制权的需求。
方案包括数据脱敏与分级权限、私有化或VPC内部署、联邦学习与差分隐私、TEE机密计算、全链路加密与审计日志，并做训练数据去重和成员推断防护，防止模型记忆泄露敏感信息。
提高温度与核采样以扩大候选分布，辅以多样性解码（如对比搜索）和重复惩罚；通过提示词引入跨领域类比与约束条件，迫使模型跳出高频模式；并采用多样本生成加自动筛选、检索增强与人工评审，兼顾新颖性与可行性。
ViT在大规模预训练下性能超越CNN，ImageNet Top-1可超88%；但缺乏归纳偏置，小数据易过拟合，需依赖预训练、强增强或蒸馏，且注意力复杂度随token数平方增长。
AI工具应限于辅助性任务如文献整理、语法润色、数据可视化，而核心的研究设计、原创论点、数据分析解读必须由研究者独立完成，且所有AI辅助环节均需在论文中透明声明，确保学术诚信与知识产权归属清晰。