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英国AI安全研究所（AISI）昨天扔下重磅炸弹：Mythos在模拟企业内网32步渗透任务中10次过6，GPT-5.5也跟着10次过3，连此前所有模型都没破过的Cooling Tower靶场都被首次攻破！更炸的是——Cyber能力翻倍周期一路压到4.5个月，瓶颈不是智力，是Token。这场ASI决赛，人类评测已经追不上AI了。
当 AI 行业的目光集中在 Agent、工具调用、长程任务这些上层应用之时，底层的多模态架构正在经历一次更安静、也更彻底的范式转变 —— 它要回答的是一个看似朴素的问题：理解与生成，是否天生就该是两件事？
很多事情，认知不够， 就想当然地想得简单。
“你花在 AI 编程上的费用，90% 都浪费在了没必要上传的上下文里！”
具身智能正以前所未有的速度发展，VLA 模型展现出越来越强的动作和泛化能力。然而，当我们真正把 VLA 模型部署到物理世界时，一个核心挑战浮出水面：实时性。
当训练数据枯竭、训练成本飙升，大语言模型（LLM）训练之路该何去何从？
jina-embeddings-v5-omni正式发布，我们把 v5-text 向量模型的能力延伸到图像、音频和视频。文本侧不变，v5-omni 产出的文本向量与 v5-text逐字节一致，无需重建任何已有索引。
开普勒机器人前 CEO 胡德波已开启具身智能赛道的第二次创业，新公司名为「索塔无界」。这一次，他选择了一条和开普勒不同的路。索塔无界将在今年夏天展示完整大脑能力，包括世界模型、多模态 VLA 以及 Physica-Claw 机器人操作系统，并在实验室跑通早期商业场景全流程。
2026 年，“世界模型” 正在成为具身智能行业的高频词。越来越多公司开始将自己的技术路线表述为机器人世界模型，试图用可学习的环境模型提升机器人训练效率。
在迈向通用人工智能（AGI）的过程中，世界模型被视为让机器理解物理规律、实现空间智能的关键。而高效、鲁棒和精准的三维感知能力，被广泛认为是世界模型的首要前提。通常来说，一个成熟的世界模型需要具备三大核心能力：对长时空序列的持续记忆、对复杂动力学的因果解耦、以及对高清物理细节的精细感知。