500行极简开源框架，硬刚GPT/Gemini视觉极限！
500行极简开源框架，硬刚GPT/Gemini视觉极限！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。
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7652 点击 2026-03-16 15:08
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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。
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。
3月12日（周四），《纽约时报》发布了最新进展：“牛油果”（Avocado）模型确定再次推迟发布。据知情人士透露，Meta 继续开发数月的全新“前沿级”AI 模型，在推理、编程和写作的内部测试中，表现不及 Google、OpenAI 和 Anthropic 等竞争对手的领先模型。
在大模型狂飙突进的叙事里，算力是入场券，而那些曾亲手拆解过全球顶级模型“黑盒”、并见证其从阵痛到翻盘的核心人才，才是真正的胜负手。
谷歌发布首个原生全模态 Embedding 模型 Gemini Embedding 2！它将文本、图、音视频及 PDF 无损融于统一向量空间，实现跨越五大模态的直接检索。这极大降低了架构成本，赋予了 AI 真正连贯的「记忆」，是重塑 AI 基建的里程碑。
想象您是一名渗透测试工程师，面前是前几天宣布完成安全升级的OpenClaw 3.8。您不需要去找RCE（远程代码执行），也不用费劲构造缓冲区溢出。您只需要回想一下，近期在网上发生过的两场OpeClaw“闹剧”。第一次Meta AI的对齐总监眼睁睁看着自己的OpenClaw开始疯狂清空她的历史邮件。
刚刚，谷歌发布了首个原生多模态（Multimodal）嵌入模型——Gemini Embedding 2。这次模型最大的变化在于：把文本、图像、视频、音频和文档，全部映射进同一个统一的嵌入空间。
深夜，谷歌官宣重磅更新！Gemini全面接管Docs、Sheets、Slides，AI原生办公时代来了，全球30亿谷歌用户的办公方式，或正在被彻底颠覆。
NUS、ZJU、UW、Stanford、CUHK 联合提出 「ThinkMorph」，主张让文字与图像在统一架构里「原生协作」、「共同演化」，而不是像当下大多数多模态模型那样，看完图像就闭上眼睛，后续完全靠文字链条推进。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩甚至超越 GPT-4o 和 Gemini 2.5 Flash。
上周，GPT-5.4 发了。意图非常明显，直指 Claude Opus4.6 和 Gemini 3.1 Pro。