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 ）。
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：
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
上个月， GPT-4o 的图像生成功能爆火，掀起了以吉卜力风为代表的广泛讨论，生成式 AI 的热潮再次席卷网络。
我又发现好东西了！前几天在 Artificial Analysis 上发现了一个新模型：17B 参数的国产模型 HiDream-I1排到第二名，和 GPT-4o 得分非常接近！
昨晚，奥特曼在 X 上发了条帖子，大意是由于发现 GPT-4o 「过于谄媚」的问题，所以从周一晚上开始回滚 GPT-4o 的最新更新。
坏了，AI 当「舔狗」这件事藏不住了。今天凌晨，OpenAI CEO Sam Altman 发了一个有趣帖子，大意是：由于最近几轮 GPT-4o 的更新，导致其个性变得过于阿谀奉承，因此官方决定尽快进行修复。
刚出道的 HiDream-I1，拿下了 Hugging Face 趋势榜第二（图像榜第一），Artificial Analysis 文生图第二，排在Midjourney、Google Imagen、FLUX、SDXL 之前，仅次于 GPT-4o 。
从 ChatGPT 引发认知革命到 GPT-4o 实现多模态跨越，AI 技术的每次跃迁都在印证一个底层逻辑 —— 数据质量决定智能高度。而今，这场 AI 浪潮正在反哺数据库领域，推动其从幕后走向台前，完成智能时代的华丽转身。
