OpenAI 的 GPT-5 正展現科學家般的解決複雜問題能力，標誌著大型語言模型（LLM）的重大質變。研究顯示，GPT-5 不僅在數學、物理等領域解決了懸而未決的難題，更能大幅壓縮研究時間，例如將數月工作縮短至數小時。然而，報告強調 GPT-5 仍需人類提供「鷹架」（Scaffolding）和專業監督，以修正其潛在的錯誤推論或無意識的知識重複。文章總結，未來科學發現將依賴於深厚的領域專家與 AI 的緊密協作，共同開創知識新篇章。

BeMyEyes框架由微軟等機構提出，顛覆傳統「越大越好」的AI敘事。該框架透過模組化協作，讓輕量級的視覺模型（感知器代理）與大型語言模型（推理器代理）分工合作，成功賦予純文本LLM「視覺器官」。研究顯示，此架構在多項基準測試中超越GPT-4o，證明了「組織能力」勝過純粹的「模型體積」。這種方法不僅大幅降低了多模態AI的訓練成本，還因其彈性，能快速適應特定行業需求，推動AI能力的民主化。