神经架构搜索通过定义搜索空间（如cell、算子集合）、采用搜索策略（强化学习、进化算法、可微分DARTS）生成候选结构，并借助权重共享或代理指标低成本评估性能，迭代优化，在精度、延迟、参数量等多目标约束下逼近最优架构。
强化学习通过智能体与环境交互，利用Q-learning、DQN、PPO等算法学习最优策略，在围棋（AlphaGo）、Dota2（OpenAI Five）、星际争霸等游戏中实现超人类水平，核心是奖励函数设计、状态空间建模和策略网络优化。
神经架构搜索通过定义搜索空间（如cell、算子集合）、采用搜索策略（强化学习、进化算法、可微分DARTS）生成候选结构，并借助权重共享或代理指标低成本评估性能，迭代优化，在精度、延迟、参数量等多目标约束下逼近最优架构。
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可以：模仿学习与离线强化学习使AI能从人类示范中提取策略，但受分布偏移与因果表征限制，长程技能仍需交互微调与大规模数据支撑。
AI能生成新颖且有价值的作品，在“组合式”与“探索式”创造上已具实效；但其缺乏主体意图、生活体验与自主价值判断，所谓“真正的创意”仍取决于定义，目前更宜视为人类引导下的协同创作工具。
AI能够识别并生成部分幽默与讽刺内容，主要依赖大规模语料中的统计规律、语用模式与上下文建模，但对文化背景、说话者意图和反讽语境的把握仍不稳定，其表现属于功能性模拟，而非人类意义上的情感与意图理解。
当前没有可靠证据表明AI已具备自我意识：大模型本质是统计预测系统，其"自我描述"属功能性输出而非主观体验。能否出现意识，取决于对意识理论（如全局工作空间、整合信息论）的判定标准，目前尚无共识与可检验的科学判据。
AI虚假信息治理需多方协同：技术层面建立溯源机制和内容标识系统，平台层面强化审核责任和透明度披露，监管层面完善法律框架明确主体义务，用户层面提升媒介素养和批判性思维，同时推动行业建立伦理规范和技术标准，形成技术-制度-教育三位一体的综合治理体系。
水印技术可在一定条件下追溯AI内容来源：统计型文本水印与不可见图像水印在未经改写时检测率较高，但面对改写、翻译、压缩或裁剪等攻击时鲁棒性明显下降，且存在伪造与误报风险，故只能作为辅助手段，需结合元数据签名与溯源机制。