10月1日，美国最大外卖平台DoorDash推出自主研发的配送机器人Dot。这款鲜红色机器人最高时速32km/h，可在马路、自行车道和人行道上自动行驶，用于运送餐食和小件包裹。Dot设计小巧灵活，货舱可装六个披萨或13kg食物，并配有LED屏、摄像头和AI导航系统。目前，Dot已在菲尼克斯都会区测试，计划2025年底前向当地160万居民开放服务。DoorDash联合创始人Stanley Tang称其结合灵活与高效，适合城市和郊区配送需求。未来，Dot还可能通过AI与顾客对话。尽管自动化推进，大部分订单仍由人类完成，而Dot将专注于提升效率和安全性。

2025年8月8日，小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1，基于自研12亿参数视觉编码器和DeepSeek V3语言模型构建。该模型在视觉理解与推理任务中性能接近SOTA水平，可完成色盲图识别、数独解题、高考数学题解答等复杂任务，并能模仿李白诗风创作诗词。模型已在GitHub和HuggingFace平台开源，提供Demo供体验。这是小红书两个月内开源的第三款模型，体现了其技术自研的决心。团队强调多元智能研发方向，未来或将进一步结合图文生成能力与应用产品，推动更精准的内容理解和社区交互。

8月7日，小红书hi lab宣布开源其dots模型家族中的首个视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于12亿参数的视觉编码器和DeepSeek V3 LLM构建，经过大规模预训练与精调，在视觉感知和推理能力上达到接近行业领先水平（准SOTA）。这一开源项目有望推动多模态技术的发展，并为开发者提供更强大的工具支持。

正文：8月6日，小红书hi lab正式发布并开源首个多模态AI大模型dots.vlm1。该模型基于DeepSeek V3 LLM构建，配备从零训练的12亿参数视觉编码器NaViT，并支持动态分辨率和多种感知能力优化。通过引入多样化合成数据及图文交错网页数据重写，dots.vlm1在视觉感知与推理方面接近SOTA水平，在MMMU、MathVision等基准测试中表现优异，同时具备一定的文本推理能力。尽管部分细分任务仍有提升空间，其综合性能为开源多模态模型树立了新标杆。项目已开源。

前苹果设计师Jason Yuan打造的AI聊天应用“Dot”因其独特设计和功能引起了OpenAI的兴趣。这款iOS应用强调分享而非单纯聊天，通过优雅设计吸引用户，如太极般的Logo和简洁的界面。尽管Dot能主动了解用户、猜测性格并与用户建立连接，但其仍存在一些不足，如只能文字回复、响应速度较慢、联网搜索效率不高。作为一款重视长期记忆的产品，Dot通过卡片功能记录用户对话，呈现个人编年史，但免费版有限制，高级订阅提供更多功能。尽管有潜力成为用户的个性化伙伴，但隐私问题和用户对其数据处理的信任度是Dot面临的挑战。创始人强调，Dot并非替代真实人际关系，而是像一面镜子，帮助用户自我反思。整个产品引发了关于AI陪伴是孤独的补充还是情感连接的思考。