IoTeX中文社区

Building the open ecosystem for physical intelligence.
DePIN × AI：共建“物理智能”开放生态

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

年初，IoTeX 发布了 2026 “反路线图”（Anti-Roadmap），并提出了一个大胆的挑战：
成为 AI 感知、运营物理世界的入口

今天，我们带来了答案：
Trio，一个由 MachineFi Lab 和 IoTeX 核心团队打造的、面向物理运营的世界模型。

AI 首先学会了语言。现在，它正在学习并运营真实世界。

[IoTeX @iotex_io]

Earlier this year, our 2026 Anti-Roadmap set a bold challenge: Become AI's interface to the physical world

Today we share our answer: Trio, a world model for physical operations by MachineFi Lab & IoTeX core team.

AI learned language first. Now it's operating the real world.

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

🚀 IoTeX 生态再升级！

ioPay Wallet 现已支持 Robinhood Chain，让用户一站式连接 RWA 与股票代币化生态。

无需切换应用，即可在 ioPay Wallet 中轻松完成探索、连接与交互，体验更加流畅便捷。

🌐📈 链上金融新时代，正式开启！

[ioPay @iopaywallet]

ioPay now supports Robinhood Chain! 🚀

Explore, connect, and interact with the Robinhood ecosystem directly from ioPay.

@RobinhoodApp

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

在IoTeX网络每一个区块背后，都有一位建设者。

iotex-core，这个驱动Real-World AI的Go语言引擎，100%开源。社区持续贡献力量：

· 120+ 开源贡献者
· 3,500+ 拉取请求
· 100+ 版本发布

为 Real-World AI 打造的基础设施，全程开源构建👇

[IoTeX @iotex_io]

Behind every block on IoTeX, there's a builder.

iotex-core, the Go engine powering Real-World AI, is 100% open source. The community keeps showing up:

-120+ open-source contributors
-3,500+ pull requests
-100+ releases

The infrastructure for Real-World AI, built in the open👇

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

本周末，旧金山最大的 AI 峰会震撼来袭！IoTeX 团队已整装待发。

现实世界 AI 的下一个时代正由谁主导？我们迫不及待想在 @agisummitai 与这群最强的大脑们碰一碰，激荡灵感。

还有哪些同行的小伙伴？评论区举手，现场面基走起！👇

[IoTeX @iotex_io]

The biggest AI summit in SF is happening this weekend, and the IoTeX team will be on the ground. 🌁⚡

We're looking forward to connecting with the top minds shaping the next era of real-world AI at @agisummitai.

Who else is heading out? Let’s connect! 👇

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

一句话输入，即可生成可复核的检测规则，并秒级部署于建筑工地的实时视频流中。

这套通用的底层技术栈，具备跨场景赋能的无限潜力——无论是装卸货台的安全盯防、看护中心的动态守护、零售卖场的智能巡检，还是机器人生产线的精准监控，皆可完美胜任。

即刻定制你的专属规则 →→https://t.co/s5shRpyion

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

Trio-Lumen：支持自然语言在分钟级内转化为实时感知规则。
- 规则自动编译： 自然语言可直接转换为结构化的检测逻辑。
- 高并发实时性： 约 $30\text{ms}$ 实时追踪，并结合 VLM 对每个主体进行语义级推断。
- 标准事件输出： 告警均以结构化事件触发，完整包含帧、区域及 Track ID。
免标注、免训练，彻底摆脱传统的 CV 开发流水线。

面向开发者：
感知，正在被抽象为一种可编程的“开发原语”。
每一个摄像头都将进化为标准的事件流入口。以此为基础，开发者能够轻松构建自动化系统、安全防范机制，以及深度融合物理世界观测的 Agent 工作流。
世界模型（World Model）技术赋能，物理世界深度理解现已落地生产线。

[IoTeX @iotex_io]

Trio-Lumen turns plain English into a live perception rule in under a minute:

1️⃣ Language compiles into a structured detection rule
2️⃣ Real-time tracking (~30ms) + VLM semantic judgment per subject
3️⃣ Every alert fires as a structured event — frame, zone, track ID

Zero labeling. Zero training. Zero CV pipeline.

For Developers: Perception becomes a programmable primitive — any camera turns into an event stream you can build on: automation, safety, agent workflows grounded in real-world observation.

This is world-model-powered physical understanding, in production. 🎥👇

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

https://t.co/lm9sa3v9DP

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

大部分摄像头只能“看见”世界，却无法“理解”世界。👁️

隆重介绍 Trio-Lumen —�� 赋予现有监控真正的“思考力”。

无需复杂的硬件改造，只需接入任意 RTSP 视频流，用日常的大白话告诉它你的需求（例如：“帮我留意下班后出现在装卸区的人”），即可瞬间得到结果。

它全天候运行着前沿的计算机视觉模型，将枯燥的原始视频流，实时转化为可检索、可交互的“���景结构化数据”：谁在哪里、在做什么、下一步要去向何方。

🧠 Trio 的核心，源于我们为物理世界打造的“世界模型”架构（感知 → 表征 → 预测）：
🔹 感知（眼睛）：无缝兼容各类前沿视觉大模型（YOLO、DINOv2、V-JEPA），精准捕捉像素背后的每一个细节。
🔹 表征（大脑）：将多源数据汇入 Trio-Retina（开源），把碎片化的画面梳理成结构化、可随时检索的动态数据库。
🔹 预测（直觉）：内置动态演进模块，深度理解空间运行的规律，甚至能先一步预判接下来可能发生的行为。

这才是 AI 与物理世界深度交融的终极形态：拒绝黑箱操作，将复杂的现实世界化为“结构化、可读懂”的数字资产。

别再盲目盯着监控屏幕了，现在，开始与���的物理世界对话吧！

[IoTeX @iotex_io]

Most cameras record the world. They don't understand it. 👁️

Meet Trio-Lumen — point it at any RTSP feed and just tell it what to look for in plain English (e.g., "flag anyone in the loading dock after hours").

It runs frontier vision models 24/7, turning raw video into a live, queryable world-state: who's where, what they're doing, and where they're heading.

🧠 Under the hood, Trio is the world model we are building for the physical world (perceive → represent → predict):
🔹 Perceive (The Eyes): Plug in any frontier model (YOLO, DINOv2, V-JEPA) to extract data from pixels.
🔹 Represent (The Brain): Outputs land in Trio-Retina (open-source), organizing raw video into one structured, queryable database.
🔹 Predict (The Intuition): A dynamics head that learns the patterns of your space to anticipate what comes next.

This is how AI actually connects to the physical world: not as a black box, but by making reality readable. Stop watching your video feeds and start talking to them.

Try it out here 👇

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

Trio专为物理世界运营打造的世界模型，由“感知-预测-执行”三大技术栈、五大原则、七个架构平面共同构成的完整 AI 系统。

现已实现两个完全跑通的行业参考范式：洗车房与物流仓库，甚至精准复盘“叉车与行人险些相撞”的极端特例：该事件被一个确定性的边缘安全网关瞬间捕获并响应，整个过程仅耗时约 50 毫秒，完美压在 100 毫秒的行业硬实时上限之内。

开源感知层 Trio-Retina 已全面上线：
https://t.co/ig18jHYgoD

Playground 交互测试区也已开启：
https://t.co/Ta8Y2qYw2I

[MachineFi Lab @machinefilab]

AI conquered the digital world — language, code, images.

Now it's coming for the physical one.

Today we're launching Trio: a world model for physical operations.

AI learned language first. Now it's operating the real world.🧵🧵

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

阅读 Trio 技术论文：
https://t.co/vFCfE12Rxr

体验 Trio Live Playground 演示：https://t.co/RzFBSOJS54

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

年初，IoTeX 发布了 2026 “反路线图”��Anti-Roadmap），并提出了一个大胆的挑战：
成为 AI 感知、运营物理世界的入口

今天，我们带来了答案：
Trio，一个由 MachineFi Lab 和 IoTeX 核心团队打造的、面向物理运营的世界模型。

AI 首先学会了语言。现在，它正在学习并运营真实世界。

[IoTeX @iotex_io]

Earlier this year, our 2026 Anti-Roadmap set a bold challenge: Become AI's interface to the physical world

Today we share our answer: Trio, a world model for physical operations by MachineFi Lab & IoTeX core team.

AI learned language first. Now it's operating the real world.

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

Trio 构建在 IoTeX 十年深耕的基础设施之上：从设备身份、可验证的机器数据到去中心化信任。

它们共同为机器经济奠定了基石，让 AI 在物理世界中具备看清、验证、推理和行动的能力。

1号挑战，已交出完美答卷。官方发布在即。

👇点击链接，阅读 Trio 最新更新：
https://t.co/VceV2SIBnt

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

想象一个仓库现场：
一辆叉车正在倒车，一名工人刚好��入了它的行驶路径

在任何一方察觉到危险之前，Trio 已精准预测碰撞概率，并在 ~50ms 内于边缘端瞬时触发安全响应，将一场灾难，降维化解为一次普通的擦肩而过。

这就是转变所在：
❌ 不是在事情发生后去翻看录像
➡️ 而是在事情发生前做出决策

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

🔮 IoTeX 未来将如何发展？

IoTeX 正聚焦以下几个具体明确的战略方向：
🛠️ 可验证的现实世界数据：实现硬件设备数据的原生捕获
💻 GPU 算力：承载批处理及延迟不敏感型 AI 工作负载
🆔 机器与 AI Agent 身份认证：构建专属的去中心化身份
🔍 可验证 AI 执行流水线：确保 AI 推理与执行全流程可信
💳 Agent 支付与链上结算：打通 Agent 之间的自动化经济链路

这正是为什么 EVM 等效性、账户抽象 AA、Rollups 以及跨链就绪度对我们至关重要的原因。

Real World AI，需要真正过硬的基础设施! 🏗️

[raullen @Raullen]

Where @iotex_io is heading?

At IoTeX, we’re exploring several concrete directions:
- verified real-world data from devices
- GPU compute for batch / latency-insensitive AI workloads
- identity for machines and AI agents
- verifiable AI execution pipelines
- agent payments and onchain settlement

This is why EVM parity, account abstraction, rollups, and cross-chain readiness matter.

Real World AI needs real infra.

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

🚀 rapid-mlx v0.6.83 性能爆发！
我们把 top-p sampler 直接融合进了single lazy-graph segment中，彻底干掉了 mlx-lm 的“双编译闭包链”瓶颈。

直接看战果：
📊 核心模型测试表全面暴涨 12% - 53%
🔥 Gemma-4-12b 速度直接飙升 +53%！

这就是端侧推理效率，绝对的硬核压榨。⚡️

[raullen @Raullen]

Massive performance leap in rapid-mlx v0.6.83 🚀

We fused the top-p sampler into a single lazy-graph segment, completely bypassing mlx-lm's two-compile closure chain bottleneck.

The result? The entire hero table is up 12-53%, with Gemma-4-12b flying at +53%. Pure edge inference efficiency. 🔥

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

🎉 100% 首充赠送活动！

亲自体验全部 9 款模型，无需注册。

为庆祝产品上线，我们将对您的首次充值进行 100% 赠送，最高赠送 50 美元。

充值 50 美元，即可获得总计 100 美元额度。

无需订阅，按量付费，灵活使用。

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🤗 Hugging Face 在线体验：

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[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

🚀 开源大模型时代已经到来，IoTeX 让模型运行成本变得更低。

QuickSilver Pro：面向顶级开源大模型的超低成本 API 服务。

兼容 OpenAI SDK，无需修改开发习惯，无平台锁定（Zero Lock-in）

相比 OpenRouter 成本降低 20%，相比 Together AI 和 Fireworks 最多降低 75%。

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[IoTeX @iotex_io]

Everyone's running open models now — so we made running them a lot cheaper. 🚀

Meet QuickSilver Pro: the cheapest API for top open-source LLMs.

Same OpenAI — compatible SDK, zero lock-in.

20% under OpenRouter, up to 75% under Together AI & Fireworks.

👉 https://t.co/3yZcvEqBXB 🧵

[IoTeX中文社区 @iotex_cn]

🛠️ 切换只需修改一行代码。

保留你现有的 OpenAI SDK，只需替换 Base URL：

base_url="https://t.co/OQ6dqsnzzQ"

流式输出、工具调用以及结构化 JSON 输出均可开启即用。

此外，我们还��供 qsp 命令行工具，支持整洁的 --json 输出格式，可被 Claude Code、Cursor、Aider 和 Cline 原生调用。