刚刚，一篇来自香港大学 XLANG Lab 和月之暗面等多家机构的论文上线了 arXiv，其中提出了一个用于构建和扩展 CUA（使用计算机的智能体）的完全开源的框架。 使用该框架，他们还构建了一个旗舰模型 OpenCUA-32B，其在 OSWorld-Verified 上达到了 34.8% 的成功率，创下了新的开源 SOTA，甚至在这个基准测试中超越了 GPT-4o。
拒绝小扎10亿刀报价的哥们儿，被挖出来了—— Andrew Tulloch，OpenAI前CTO Mira创业搭子，参与了OpenAI GPT-4o到o系列的研发，还曾在Meta工作过11年。
随着 OpenAI 推出 GPT-4o 的图像生成功能，AI 生图能力被拉上了一个新的高度，但你有没有想过，这光鲜亮丽的背后也隐藏着严峻的安全挑战：如何区分生成图像和真实图像？
随着 GPT-4o 展现出令人印象深刻的多模态能力，将视觉理解和图像生成统一到单一模型中已成为 AI 领域的研究趋势（如MetaQuery 和 BLIP3-o ）。
在文本推理领域，以GPT-o1、DeepSeek-R1为代表的 “慢思考” 模型凭借显式反思机制，在数学和科学任务上展现出远超 “快思考” 模型（如 GPT-4o）的优势。
长视频理解是多模态大模型关键能力之一。尽管 OpenAI GPT-4o、Google Gemini 等私有模型已在该领域取得显著进展，当前的开源模型在效果、计算开销和运行效率等方面仍存在明显短板。
OpenAI 的 GPT-4o 在图像理解、生成和编辑任务上展现了顶级性能。流行的架构猜想是：
自回归（AR）范式凭借将语言转化为离散 token 的核心技术，在大语言模型领域大获成功 —— 从 GPT-3 到 GPT-4o，「next-token prediction」以简单粗暴的因果建模横扫语言领域。
OpenAI GPT-4o发布强大图片生成能力后，业界对大模型生图能力的探索向全模态方向倾斜，训练全模态模型成研发重点。
2025 年 4 月的 AI 月报，你会看到：“评估（Evals）” 成为模型和 AI 产品开发的关键词；Google 继续提升 Gemini 模型能力的思路； OpenAI 的 GPT-4o 为什么变得谄媚，以及背后的问题；用户规模与模型能力提升关系不大？可能要有变化了
