一起给GPT5上上强度吧！ 我相信它的参数、API、纸面实力已经被扒得差不多了，所以接下来的内容先会分为总结篇，把system card、发布会、OpenAI自家技术博客、奥特曼私下说的信息做个全篇，然后从编程、写作、多模态、PPT等等给GPT犁一边，最后再总结一下GPT-5后续的一些开发计划啥的，Here we go!
擅长「种草」的小红书正加大技术自研力度，两个月内接连开源三款模型！最新开源的首个多模态大模型dots.vlm1，基于自研视觉编码器构建，实测看穿色盲图，破解数独，解高考数学题，一句话写李白诗风，视觉理解和推理能力都逼近Gemini 2.5 Pro闭源模型。
近年来，大语言模型（LLM）在语言理解、生成和泛化方面取得了突破性进展，并广泛应用于各种文本任务。随着研究的深入，人们开始关注将 LLM 的能力扩展至非文本模态，例如图像、音频、视频、图结构、推荐系统等。
凭借类人化的结构设计与运动模式，人形机器人被公认为最具潜力融入人类环境的通用型机器人。其核心任务涵盖操作 (manipulation)、移动 (locomotion) 与导航 (navigation) 三大领域，而这些任务的高效完成，均以机器人对自身所处环境的全面精准理解为前提。
当前环境感知通信正逐步成为第六代移动通信系统（6G）的核心使能技术之一。为支撑其在复杂三维环境下的部署需求，西安电子科技大学、香港中文大学（深圳）和加拿大滑铁卢大学的研究团队联合提出了一个面向6G的高分辨率多模态三维无线电图谱数据集UrbanRadio3D，并构建了基于扩散模型的三维无线电图生成框架RadioDiff-3D。
本文第一作者唐飞，浙江大学硕士生，研究方向是 GUI Agent、多模态推理等。
在语言模型领域，长思维链监督微调（Long-CoT SFT）与强化学习（RL）的组合堪称黄金搭档 —— 先让模型学习思考模式，再用奖励机制优化输出，性能通常能实现叠加提升。
近期，随着OpenAI-o1/o3和Deepseek-R1的成功，基于强化学习的微调方法（R1-Style）在AI领域引起广泛关注。这些方法在数学推理和代码智能方面展现出色表现，但在通用多模态数据上的应用研究仍有待深入。
又一个SOTA基础模型开源，而且依然是国产。 刚刚，阶跃星辰兑现了WAIC上的承诺，将最新多模态推理模型Step-3正式开源！ 在MMMU等多个多模态榜单上，它一现身就取得了开源多模态推理模型新SOTA的成绩。
听说了吗，GPT-5这两天那叫一个疯狂造势，奥特曼怕不是真有些急了（doge）。
