要让人工智能高效找规律，应以明确的业务目标与规律定义为牵引，构建从数据治理和特征工程到无监督与自监督学习的完整方法链，并用严谨指标与可解释手段验证。核心做法包括：提升数据质量与代表性，针对聚类、关联、时间序列与异常分别设计特征，选择适配的统计与深度算法，结合因果推断区分相关与因果，依托国内外平台实现MLOps与DataOps工程化，建立漂移监控与迭代闭环。最终以人机协同与治理框架保证规律稳定、可审计与可迁移，并沿着自监督、多模态与可解释方向持续演进。

本文系统阐释大模型找规律的机制与方法：以统计与表示学习为基础，通过注意力识别结构，结合RAG检索增强、链式思维与结构化示例显性化模式，并用工具调用把规则转化为可执行流程；建立评估闭环与合规审计确保准确性与一致性，在国内外产品与行业场景中落地为“规律发现—证据—执行”的工程体系。