京东的AI实习生项目吸引顶尖人才，实习生在模型研发中享有平等话语权和丰富资源。新开源模型JoyAI-Image-Edit表现突出，实习生参与核心模块设计，获得成长机会。京东重视创新，支持实习生发表论文，培养未来技术领袖。

京东在具身智能领域取得重要进展，推出全球首个全链路数据基础设施，推动具身智能商业化。通过自研的JoyEgoCam采集终端，计划在两年内收集1000万小时真实场景数据，解决数据不足问题。新平台提升模型训练效率3.5倍，具身大模型JoyAI-RA成功率领先。同时，京东上线数据交易平台，促进数据流通与合作，推动具身智能生态发展。

京东开源的多模态模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和空间编辑，具备像素级编辑和立体感，提升了空间编辑能力，适用于电商、具身智能和3D重建等领域，推动AI图像编辑向空间重塑发展。

京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，解决了理解与生成之间的“空间断层”。该模型适用于电商、具身智能和3D重建等领域，提升创意验证效率。开发者可在HuggingFace或Github获取该模型。

京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，解决了理解与生成之间的“空间断层”。该模型在电商、具身智能和3D重建等领域应用广泛，显著提升创意验证效率。

京东开源的多模态模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和空间编辑，具备像素级精细化编辑和真实立体感，解决了理解与生成之间的“空间断层”，在电商、机器人导航和3D重建等领域具有广泛应用前景。

京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，广泛应用于电商、具身智能和3D重建等领域，提升创意验证效率。

京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，适用于电商、具身智能和3D重建等领域，提升创意验证效率。开发者可在HuggingFace或Github获取该模型。

京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，适用于电商、具身智能和3D重建等领域，显著提升创意验证效率。

京东开源的多模态模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，适用于电商、具身智能和3D重建等领域，显著提升创意验证效率。开发者可在HuggingFace或Github获取该模型。

京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，解决了理解与生成之间的“空间断层”。该模型在电商、具身智能和3D重建等领域表现出色，显著提升创意验证效率。

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京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，解决了理解与生成之间的“空间断层”。该模型在电商、具身智能和3D重建等领域广泛应用，提升了创意验证效率。

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京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，适用于电商、具身智能和3D重建等领域，提升创意验证效率。开发者可在HuggingFace或Github获取该模型。

京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，解决了理解与生成之间的“空间断层”。该模型在生成与理解的深度融合、空间编辑的范式突破和多场景高性能表现方面具有技术优势，广泛应用于电商、具身智能和3D重建等领域，提升创意验证效率。

京东开发了统一缓存中间件DongKV，以应对高并发系统中的缓存管理问题。该中间件提供标准化的部署架构和容灾策略，确保数据一致性。通过主备和互备模式，DongKV实现高可用性和数据同步，优化了缓存与持久化存储的结合，提升了系统性能和可用性。