文章系统回答人工智能如何进行博弈：以玩家、策略、收益和信息结构建模，通过博弈论与强化学习（含自对弈、CFR、多智能体）迭代策略，结合搜索与机制设计达成近似均衡；在广告竞价、定价、交通与安全等场景落地，采用分布式仿真、对手建模与合规治理提升稳健性与公平性，并以评估指标与工具链确保业务可解释与可回溯，未来将向规模化仿真与生成式融合发展。

本文系统解答盘古大模型如何进行预测：以多源数据治理与时空对齐为入口，采用地球特定的3D时空Transformer与编码器—解码器架构捕捉跨尺度关联，通过直接多步与自回归混合的推理范式输出稳定结果，并以集成、区间校准与概率评估量化不确定性；在工程侧通过算子融合与硬件优化实现秒—分钟级推理，支持私有化与本地化合规部署；对比国内外方法，盘古在领域化结构、合规与落地工具链方面具有优势，适配天气、时序、工业与金融等场景，未来将与检索增强、知识图谱与物理约束深度融合以进一步提升稳健性与可解释性。

本文系统阐述思维链在大模型中的使用方法：以结构化提示构建“逐步推理”，结合少样本、 自一致抽样、反思评审与树状探索提升复杂任务的正确率与可解释性；在工程落地中引入工具调用与外部验证，建立结果与过程双重评估并通过缓存与并发控制优化成本与时延；交付层面采用“结论+简化解释”以满足隐私与合规要求，并在国内外产品实践中依据场景选型与混合架构构建稳健的推理系统，未来趋势将走向多模态、过程监督与自治代理。

本文以“逍遥大模型”作为企业自研或集成大模型的统称，给出通用落地路径：先明确场景与合规边界，再完成账号开通与API密钥管理，做一次最小可行调用；随后以提示词工程获得稳定输出，结合RAG与微调提升专业度，多模态与工具调用满足复杂任务；最后通过安全治理、成本与性能优化、全链路监控保障生产可用。文中提供平台对比与评测方法，强调以SLA、ROI为牵引的“三步走”上线策略，并预测未来将走向工具化工作流、多模态、轻量化与治理平台化的协同格局。