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你可能最近也在短视频平台上刷到这样一类吐槽视频：某公司老板用了两天豆包、刷到几个 OpenClaw 视频，就觉得自己打通了 AI 的任督二脉，第二天就在工作群发了条消息：“从今天起，全员必须使用 AI 工具提升工作效率，各部门本周提交 AI 应用方案。”
就在今天，Agentic AI工程师发现：博士80小时的科研任务，Codex不到2小时就跑完了，效率差达到了40倍！其实按照旧标准，AGI早已存在了，只是全行业都在移动球门。
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！”
AI 圈现在招人，连岗位名字都透着点不寻常。
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？
刚刚，OpenAI 把 Codex 塞进了手机了，将Codex 集成进 ChatGPT 移动端 APP，目前正以 preview 形式在 iOS 和 Android 上滚动上线，并且面向所有 ChatGPT plans，包括 Free 和 Go开放。
路透社今天报道称，美国已经批准约10家中国公司购买英伟达H200芯片，包括阿里巴巴、腾讯、字节跳动、京东、联想和富士康等。报道同时提到，虽然美国已经给出许可，但目前还没有H200芯片实际交付。
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。