2025年首批“AI受害者”出现：原年薪70万的数据分析、初级编程等岗位被大模型替代，薪资跌至几千；同时蓝领需求上升，职业结构呈“哑铃型”重构，引发社会与政策层面的再就业、再培训紧迫议题。
Manus、Cursor等明星Agent团队把“上下文工程”视为初创公司最高ROI路径：用通用大模型+精细Prompt即可快速迭代，无需过早微调或自研模型，既降本又保持升级弹性，正成为2025年Agent创业的技术共识与竞争壁垒。
微软、华盛顿大学与Providence团队在《Cell》提出生成式多模态模型，可低成本模拟多重免疫荧光图像，构建肿瘤免疫微环境图谱，为癌症研究和伴随诊断提供高通量、低门槛的新工具，预示AI+病理进入可规模化时代。
港大在TPAMI揭示梯度反转攻击可高效窃取联邦学习隐私，英伟达提出GDPO算法解决多奖励对齐难题，Sakana引入“AI猎杀”进化策略，共同指向2025年大模型训练的安全、对齐与自动化优化三大前沿方向。
Trends in Cognitive Sciences 论文指出，当深度网络准确率超越人类后，其内部表征与灵长类视觉机制反而背离，提示“更强不等于更仿生”。该发现对用AI模拟大脑、构建可信脑启发模型提出根本质疑，影响类脑计算与神经科学研究路线。
不追求双足跳舞的机器人咖啡师已在100+城市卖出400万杯，验证“垂直场景+稳定ROI”比炫技更易规模化；同时前谷歌华人研究员创办视觉AI公司计划融资5000万美元，显示资本对具身与视觉赛道的持续青睐。
Nature Physics 研究提出“单关键节点恢复”理论，证明在临界崩溃后只需重建一个拓扑核心即可让电网、生态或金融网络整体复原，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。