2025年首批“AI受害者”画像出炉：原年薪70万的数据分析师、初级程序员因大模型代码与自动分析能力普及，被迫接受几千元外包薪资，岗位数量锐减。相反，护理、维修、物流配送等蓝领需求逆势上涨，就业市场加速向高创意/高情感与高体力两端收敛，政策层面对再就业、再培训的紧迫性已升至红线。

Manus、Cursor等头部Agent团队公开“避坑指南”：在通用大模型之上深耕Prompt与上下文管理，即可实现周级迭代、零微调成本，既保留模型升级弹性，又筑起数据飞轮壁垒。该范式已被2025年创投圈视为“最快盈利通道”，早期微调或自研模型不再是刚需。

微软、华盛顿大学与Providence医疗集团在《Cell》发布生成式多模态模型，可低成本合成多重免疫荧光图像，一次性解析肿瘤免疫微环境。新技术将传统数月、百万级的实验流程压缩至数天、数万级成本，为癌症伴随诊断和药物筛选提供可规模化的新基建。

港大TPAMI论文首次系统披露梯度反转攻击对联邦学习的隐私窃取效率，敲响“分布式训练并不安全”警钟；英伟达推出GDPO算法，破解多奖励信号对齐难题，性能超越GRPO；Sakana提出“AI猎杀”进化策略，让模型在相互对抗中自主迭代。安全、对齐与自动化优化成为2025年训练侧的三大核心战场。

《Trends in Cognitive Sciences》最新研究指出，当深度网络准确率超越人类后，其内部视觉表征与灵长类神经机制反而渐行渐远。这一“越强越不像”的发现对类脑计算、神经科学建模提出根本质疑：追求任务性能未必带来生物合理性，未来脑启发模型需在两条路线间重新权衡。

不炫舞、不做人形的机器人咖啡师已悄然进驻100+城市，累计出品400万杯，用“垂直场景+稳定ROI”验证具身智能最快盈利模型；同时，前谷歌华人科学家创办视觉AI公司，计划融资5000万美元，资本对具身与视觉赛道的热情依旧高涨。

Nature Physics 发表“单关键节点恢复”理论，证明电网、生态或金融网络在临界崩溃后，只需重建一个拓扑核心即可整体复原。该成果为AI驱动的网络鲁棒性优化、灾备与攻击防御提供全新算法视角，有望应用于基础设施与金融风控。

央广网专访专家呼吁深化“人工智能+”并完善治理体系；Stack Overflow在提问量锐减背景下靠AI数据授权反而盈利，示范社区与AI共生新路径；DeepSeek等8款明星产品最初均为“意外项目”，提示政策与资本需对“随机创新”保持包容。