传统单一模态模型正快速被视觉-语言-音频联合模型取代。开源社区涌现的Flamingo、OpenFlamingo等框架，通过跨模态注意力机制实现了前所未有的信息融合能力。最新实验表明，这种架构在医疗影像分析等场景中，准确率比单模态模型提升达47%。

模型压缩技术迎来爆发期，知识蒸馏和量化感知训练的进步令人瞩目。例如，TinyLlama项目将70亿参数模型压缩到可在树莓派上运行，同时保持85%的原模型性能。这为IoT设备部署AI开辟了新可能。

DINOv2等开源框架展示了无标注数据预训练的惊人潜力。通过对比学习和特征解耦技术，模型在缺乏标注数据的领域（如卫星图像分析）实现了超越监督学习的表现，数据效率提升300%以上。

开源社区正从"大而全"转向可插拔组件的设计哲学。HuggingFace的PEFT库让用户能像搭积木一样组合适配器模块，在保持基座模型不变的情况下，用仅1%的参数就能适配新任务，极大降低了微调成本。

Alpaca-LoRA等项目的成功验证了可解释性与安全性工具的重要性。开源社区现在拥有完整的模型审计工具链，从神经元激活分析到对抗样本检测，使黑箱模型逐步变得透明可控。