在训练范式层面，RLVR（可验证奖励强化学习）的突破性应用引发行业震动。传统训练流程中，人类反馈强化学习（RLHF）如同手把手教孩童写作，而新范式则将模型投入数字奥数训练营。通过海量数学题与编程任务的自我博弈，模型自发演化出"拆解问题-验证步骤-回溯修正"的类人思维链。这种转变导致训练成本结构发生根本性改变，模型参数规模未显著增长，但计算时长呈指数级上升，OpenAI o3模型的出现标志着这种训练方式进入成熟阶段。
应用层开发迎来范式革命，Cursor编辑器的崛起印证了"上下文工程"的重要性。新一代开发工具不再局限于代码生成，而是构建起多模型协作网络。通过动态拆解复杂任务、智能调配计算资源、实时调节自主权限，这些工具正在将全科模型转化为专业工程队。医疗、法律等垂直领域的定制化开发，预示着"模型即服务"时代的到来。
本地化部署成为智能体发展的关键转折点。Anthropic推出的Claude Code选择突破云端限制，将智能体嵌入用户终端环境。这种寄生式部署策略使AI能够直接访问本地代码库、配置文件和密钥系统，通过命令行界面实现深度交互。相较于云端智能体的理想化架构，本地化方案在现阶段展现出更强的环境适应性和任务执行力。
编程范式迎来根本性变革，"氛围编码"（Vibe Coding）概念引发开发者热议。这种基于自然语言意图的交互方式，正在消解传统语法壁垒。普通用户可通过描述需求直接生成功能模块，专业开发者则将代码视为可随时丢弃的试验品。为定位单个漏洞而临时开发测试应用的现象变得普遍，代码的经济价值体系面临重构。
多模态交互突破文本桎梏，开启视觉化智能时代。新一代模型不再满足于文本输出，而是构建起逻辑推理、文本生成与视觉表达的复合能力。用户交互界面从对话框转向动态面板，AI能够直接生成可视化方案、交互式原型甚至三维模型。这种转变不仅改变信息呈现方式，更在重构人类与数字系统的协作模式，使智能交互更符合人类认知习惯。
