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大模型全参数微调成本高昂，参数高效微调（PEFT）成为主流。LoRA通过低秩分解仅训练少量参数，DoRA分解权重方向与幅度提升稳定性，VeRA则完全无需梯度更新。工业界已实现云端与端侧低成本部署，未来向动态自适应、零样本微调等方向发展。

AI安全革命：新防护技术突破智能威胁

本文概述了AI安全面临的多元化威胁，包括对抗性攻击、数据投毒、隐私泄露及大模型越狱等。防御技术涵盖对抗训练、认证防御、差分隐私及安全对齐。未来需融合形式化验证与自动化工具，强调安全优先设计，并完善法规治理，以构建可信赖AI生态。

大模型巅峰对决：最新测评结果揭晓

大模型评测正从单一分数转向多维能力画像。传统基准如MMLU、HumanEval存在数据污染、评测盲区等问题，高分不等同高智能。多模态与长文本评测面临对齐与注意力衰减挑战。安全性与价值观对齐成为核心维度，需防范“谄媚行为”。未来评测将场景化、元评测化，并借助开放平台与可解释性指标，但任何测评都只是真实能力的一个剖面。

生成式AI：创意革命的引擎

2025年初，生成式AI呈现五大趋势：多模态从简单拼接走向原生融合，实现视频音频联合推理；推理模型引入隐式思维链，逻辑任务准确率提升超40%；AI Agent从工具转变为自主协作者，长程任务成功率近70%；开源模型性能逼近闭源，推理成本仅为1/10；安全对齐从修补转向全流程嵌入，但面临“对齐税”与监管合规挑战。

多模态AI新模型：跨界融合，性能颠覆

2024年多模态AI模型实现飞跃，从拼凑式架构转向原生多模态，如Gemini和Qwen-VL系列，在视觉-语言对齐、时序与空间推理上显著提升。轻量化模型（如MM1.5、MiniCPM-V）实现端侧实时推理，成功率超85%。虽在医疗、自动驾驶等领域应用广泛，但仍面临语义对齐、视觉越狱和高成本训练等挑战。