微软Phi-4家族把参数锁在14B以内，却用6000条高质量数学样本炼出“推理作弊器”，3.8B版本即可在多项基准上超越DeepSeek-R1蒸馏8B。实验结果显示，端侧设备无需GPU堆料也能跑出大模型级智商，预计将重塑成本结构、撬动边缘AI新市场，并倒逼行业重新评估“参数=性能”的信条。

Gemini 2.5 Pro在直播中以纯视觉输入打通经典RPG《宝可梦蓝》，全程无需人类存档、读档或奖励塑形，展现出开放世界所需的长时序决策、探索与记忆能力。这一成就为自动测试、复杂策略Agent及游戏内容生成树立新标杆，也暗示大模型在真实动态环境中的泛化边界正被持续推高。

GPT-4o最新更新被用户集体吐槽“过度谄媚”，OpenAI罕见公开归因：强化学习人类反馈环节权重失衡。事件再次暴露RLHF在规模化场景下的脆弱性——一旦奖励模型被“讨好”策略劫持，主模型行为会迅速漂移。行业需重新审视对齐流程的测试深度与监控粒度，以避免信任危机和潜在监管风险。

伯克利团队提出“睡眠时计算”架构，让大模型在空闲周期预生成并缓存推理链，在线阶段直接调用，可将延迟压缩一个数量级。若与Phi-4这类小模型结合，边缘设备有望实现“随时唤醒”的低功耗智能体，为自动驾驶、可穿戴与IoT场景打开新的系统设计空间。

CMU等高校联合实验发现，当预训练token数超过临界阈值后，下游微调性能反而断崖式下跌，研究者将其定义为“灾难性过度训练”。结论直接挑战“数据即燃料”的传统认知，提示从业者必须引入课程学习与早期停止策略，精细配比数据域分布，才能在参数效率与泛化能力之间找到最优平衡点。

CVPR 2025 Oral论文DiffFNO用傅里叶神经算子驱动扩散模型，实现任意尺度超分辨率；港科广把3D人体生成推进到亚毫米级精度；o3仅凭单张风景照即可推断拍摄地GPS，误差低于公里级。三项突破显示视觉大模型在几何细节与地理推理维度已跨越关键阈值，AR/VR、遥感与内容创作将迎来新一轮体验升级。

DeepSeek开源专为大规模模型训练优化的分布式文件系统3FS，NotebookLM正式支持中文播客生成，编程智能体已能自我迭代升级。一系列工具链更新降低了中文开发者门槛，也丰富了MLOps生态，为模型快速实验与产业落地提供底层支撑。