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Google 发布 Gemini Embedding 2 及 MuleRun 自进化 AI 助手
Google 发布多模态嵌入模型 Gemini Embedding 2，支持文本、图片、视频、音频、PDF 五种模态统一向量空间及交错输入技术；国内 MuleRun 推出主打“自进化”的个人 AI 助手，提供 Super Agent 和 Computer 两种模式，强调低门槛与云端自动化能力。两者分别代表基础设施升级与平民化应用趋势。
Google 发布多模态嵌入模型 Gemini Embedding 2，支持文本、图片、视频、音频、PDF 五种模态统一向量空间及交错输入技术；国内 MuleRun 推出主打“自进化”的个人 AI 助手，提供 Super Agent 和 Computer 两种模式，强调低门槛与云端自动化能力。两者分别代表基础设施升级与平民化应用趋势。
先简单科普一下嵌入模型（Embedding Model）。如果你用过 ChatGPT、文心一言等大模型，你可能遇到过这个问题：大模型的知识有截止日期，而且它不认识你公司内部的文档。
**RAG（检索增强生成）**就是为了解决这个问题——先从你的知识库里检索最相关的内容，再把这些内容丢给大模型，让它基于真实信息来回答。
而检索的质量，几乎完全取决于嵌入模型。嵌入模型做的事情很简单：把一段内容（文字、图片、视频……）变成一组数字（向量）。两段内容的向量越接近，它们的含义就越相似。
3 月 10 日，Google 发布了Gemini Embedding 2。这不是又一个"更大更强"的大模型，而是一个嵌入模型，解决的是 AI 系统里最关键的问题：
怎么让机器理解"这段文字"和"那张图片"说的是不是同一件事？
以前，文本要用文本模型处理，图片要用图片模型处理，音频还得先转成文字。如果你想让系统同时理解文字、图片和视频，就得搭一整条复杂的管线。
Gemini Embedding 2 的做法是：把文本、图片、视频、音频、PDF 五种模态，全部塞进同一个向量空间。一次 API 调用搞定。
你可以在一次请求里同时传入一张图片和一段文字描述，模型会把它们理解为一个整体，输出一个融合了图文语义的向量。
实际场景：一段产品介绍视频 + 一段口播音频 + 一张产品图 + 一段文字说明。以前需要四个模型分别处理再拼接，现在直接丢进一个 API，出来就是一个统一的向量。
Google 使用了一种叫做**Matryoshka Representation Learning（MRL）**的技术。
想象一下俄罗斯套娃——大娃娃里面套小娃娃，每一层都是完整的。
普通嵌入模型会把语义信息均匀分布在所有维度上。强行把 3072 维截断到 768 维，精度会大幅下降。
但 Gemini Embedding 2 被训练成：把最重要的语义信息塞进最前面的维度。前 768 维已经包含了最核心的含义，后面的维度逐步增加细节。
这意味着你可以：
既拿到了大模型的精度，又只付出了小模型的延迟和成本。
嵌入模型是 AI 系统里最"不性感"但最关键的一层。大模型能不能给出靠谱答案，很大程度取决于检索层能不能找到正确的信息。
对开发者来说，有三点值得关注：
自从 OpenClaw 等 AI Agent 爆火之后，各行各业的人都在说："我也想养一个 AI 员工，但从哪里开始？"
真正养上之后呢？崩溃时刻来了：
这些故事指向同一件事：让 AI 真正帮你做事、实现全流程自动化，在技术上是可行的，但大多数人还没找到方法让它稳定地融入日常工作。
3 月 16 日，**MuleRun（骡子快跑）**发布了——这是一款主打"自进化"的个人 AI 产品。
MuleRun 方面表示，"我们想做的是个人 AI。安全、稳定性、上手门槛低。它一直记着你，根据和你的交互而进化，主动提醒你但不打扰，一直在线。"
之所以叫骡子，是因为：
你在页面的对话框里用自然语言描述需求，骡子会调用它背后封装好的工具和能力来完成任务——生图，做 PPT、建网站、批量处理文件，说清楚你要什么，它来想怎么做。
特点：做完交付。你要一个结果，它给你一个结果。
这是一台专属于你的云端虚拟机，7×24 小时持续运行。就算你关掉电脑、睡觉、出门，它还在工作。
在这个场景下，骡子内置了**"Heartbeat"**的主动触达机制，会在你开机一段时间后，主动汇报过去 24 小时的工作进展。
特点：需要一直跑着。人可以不在，它替你盯着。
测试者先上传了一张图，描述了想要的风格：涂色书风格，粗黑轮廓，无阴影，适合儿童，黑白线稿。骡子读取图片后，自行扫描了可用的模型配置，选了一个适合风格迁移的模型，跑完了转换。
然后测试者说："将这个过程沉淀下来，我要以后批量处理。"
于是骡子创建了一个名为 coloring-book 的可复用技能，写了批量转换脚本，附上了参数说明文档，把一次性的操作封装成了下次可以直接调用的能力。
"帮我搜索十张好看的风景照，然后全部转化成线稿。"
骡子开始自己拆解、依次执行——搜索并筛选了十张涵盖山脉、湖泊、海滩、花田的风景图，批量下载，调用刚才封装好的脚本，统一转换，最后把十张线稿一并呈现出来。
测试者只给了一句话："做一个治愈系闯关游戏，画面唯美，配乐柔和。"
没有提任何技术参数，没有提美术风格，没有上传任何素材。
骡子开始自己工作，给这个游戏起了个名字叫"星野漫步"——小狐狸在星空下的梦境森林里穿行，收集萤火虫。深紫星空加极光渐变的背景，樱花花瓣随风飘落，萤火虫有动态光晕，骡子用 Web Audio API 生成了五声音阶的柔和琴音循环。
做完之后，它直接给了一个链接，点开就能玩，发给朋友，手机上也能打。
在测试过程中，测试者发现：在任务完成之后，MuleRun 会主动复盘，将任务经验沉淀下来，下次可以重复操作，或者汇报下一次的任务监控进度，具有一定的主动性。
在个体层面，骡子会：
在群体层面，它构建了一个开放的 Agent 网络生态：
| 维度 | 龙虾（OpenClaw 等） | 骡子（MuleRun） |
|---|---|---|
| 控制粒度 | 高 | 低 |
| 使用门槛 | 高 | 低 |
| 本地优先 | 是 | 云端虚拟机 |
| 记忆能力 | 无 | 自进化 |
| 适合人群 | 技术人员 | 普通用户 |
龙虾代表的是高控制粒度、高使用门槛的路线——它给你最大的自由度，但代价是你要懂它、管它、救它。
骡子代表的是门槛低、自动化程度高的 AI 员工——由它来自主承担"越用越懂你"的责任。
这两条新闻放在一起看，透露出了一个明确的信号：AI 正在从"技术极客的玩具"变成"普通人能用的工具"。
也许在不久的将来，我们每个人都会有一个"数字员工"，而它需要做的事情，就是一直记着我们，越用越懂我们。
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