我们用 Codex 改变了维护 OpenAI Agents SDK[1] 仓库的方式。仓库本地的技能（skills）、AGENTS.md 文件和 GitHub Actions，让我们把反复出现的工程工作——验证、发布准备、示例集成测试、PR 审查，变成了可重复执行的工作流。
当AI的生成能力逐渐成为标配时，设计AI的竞争核心已不再是谁更会出图，而是谁能真正接管设计师从创意沟通到商业落地的完整工作流，将设计、协同与产业生态整合成一个无缝的系统。这预示着一场范式转移，而最近发布的暗壳AI Agent2.0，或将成为万亿人居产业的生态破局者。
今天上午，AI Agent创企MuleRun（骡子快跑）团队发布MuleRun 2.0，该产品是一个可自我进化的个人AI Agent助手。Mulerun创始人兼CEO陈宇森分享称，MuleRun的上手门槛更低，可以在给定目标的前提下主动工作，具有0门槛使用、极高安全性、稳定性、售后完善、自进化能力、24小时在线、主动性等优势。
多模态模型代码写得像老司机，却在数手指、量柱子时频频翻车？UniPat AI用五百行代码打造的SWE-Vision，让模型「掏出Python尺子」自我验证，一举拿下五大视觉相关基准SOTA。
半年前我对MuleRun的结论是，阿里老哥拿出了看家的电商心法，要做AI淘宝，供给侧改革，思路典中典。那篇文章最后一句话是等大来——你去喝两瓶假酒一觉睡到明年什么都没错过。
Google 最近发了 Gemini Embedding 2，他们第一个原生多模态向量模型。文本、图像、视频、音频、文档，全部映射到同一个 3072 维向量空间。这是 Omni Embedding（全模态向量模型）的大趋势：一个架构吃下所有模态，从 jina-embeddings-v4 到 Omni-Embed-Nemotron 再到 Omni-5，大家都在往这个方向收敛。
近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在迅速改变人工智能的能力边界。从图像理解到视频分析，从语音对话到复杂推理，大模型正在逐步具备类似人类的综合感知能力。但一个关键问题仍然没有得到充分回答：这些模型真的能够理解人类情绪吗？
DeepRead让AI像人一样阅读文档：利用OCR识别章节结构，先精准定位相关段落，再完整读取上下文，避免碎片化检索。实验显示，其长文档问答准确率提升17%，能自动跳过冗余信息，精准提取财报、论文等复杂内容，无需额外知识图谱，轻量高效。
最近科技圈最火的话题，非「养龙虾」莫属。
国产大模型集体“中毒”，虚假产品“毒害”消费者。
