据God of Prompt报道，“领悟现象”揭示了AI微调过程中模型在停滞后突然实现性能突破的原因。这一现象已在人类反馈强化学习（RLHF）、医疗与法律领域大型语言模型的适应，以及如o1、DeepSeek-R1等推理模型中得到验证。延长训练周期已被企业广泛用于大规模激发“领悟”，显著提升高风险领域AI模型的表现与可靠性，为医疗、法律等行业带来新的商业增长点（来源：God of Prompt，Twitter，2026年1月6日）。

据God of Prompt在Twitter上分享，'ChatGPT without makeup'指的是未经过微调或人类反馈强化训练的原始ChatGPT模型（来源：@godofprompt，2025年10月27日）。这突显了微调和RLHF等技术在提升大语言模型实际应用价值方面的重要性。企业了解AI基础模型的真实表现与局限，有助于制定定制化AI解决方案并优化模型对特定行业需求的适应性，推动AI在商业场景中的高效落地。

根据@OpenAI官方消息，最新的AI模型研究预览对提示工程的要求高于以往模型，但生成效果极为惊艳。OpenAI表示将持续微调，以提升模型的可靠性和可控性。这一动向凸显出AI模型交互的复杂性不断提升，为AI提示工程工具、模型优化服务以及企业级AI应用带来新的商业机会。相关信息均来自OpenAI官方发布。