henry 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI
空氣炸鍋“叮”了一聲。
我還沒(méi)反應(yīng)過(guò)來(lái),AI先開(kāi)口了:“好了,它已經(jīng)叮了。”
這不是語(yǔ)音助手升級(jí),而是面壁智能剛開(kāi)源的全模態(tài)模型MiniCPM-o4.5
手機(jī)往廚房一放,它能一邊跟你說(shuō)話,一邊盯著灶臺(tái)、聽(tīng)動(dòng)靜。
不再是“你問(wèn)一句、它答一句”,而是邊看、邊聽(tīng)、主動(dòng)說(shuō)的AI。
AI開(kāi)始豎起耳朵,瞪大眼睛
既然這AI這么能盯,還能提醒,那是不是干脆給它掛在教室、樓道門(mén)口?
老師家長(zhǎng)一來(lái)就提醒我,豈不美哉?(doge)
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Wwwwwait!AI肯定不是這么用的。
不過(guò),在實(shí)測(cè)和官方用例里,我們確實(shí)發(fā)現(xiàn)了一件挺有意思的事:它能干的事兒,已經(jīng)和以前的AI不一樣了。
先說(shuō)最直觀的。
這次面壁的MiniCPM-o4.5,最大的變化,其實(shí)就一句話:它能一邊聽(tīng)、一邊看,還能主動(dòng)說(shuō)
比如逛超市,人往前走,貨架在變,商品也在變。
隨口問(wèn)一句:水果都什么價(jià)?它立馬接得上。
這里的關(guān)鍵不在“答得快”,而在于它在回答我的同時(shí),眼睛其實(shí)沒(méi)停,一直跟著你看。
你走著,貨架在變,它也能馬上接話,就像旁邊有個(gè)朋友。
要是放在以前的AI身上,基本就是你問(wèn)一句,它答一句。
等它下一次再說(shuō)話,才重新“看”一次世界,加載的圓圈多少要重新開(kāi)始轉(zhuǎn)幾圈。
再比如出門(mén)上班。你走進(jìn)電梯,刷著手機(jī),腦子已經(jīng)在想別的事了。
你只需要在一開(kāi)始告訴它提醒你,它就能持續(xù)識(shí)別電梯樓層的變化,在你該下的時(shí)候,直接開(kāi)口提醒。
還有一點(diǎn)也很關(guān)鍵:MiniCPM-o4.5不需要你先開(kāi)口,也能主動(dòng)應(yīng)答
這一點(diǎn),在開(kāi)頭的測(cè)試?yán)锉憩F(xiàn)得特別明顯。因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中,等你再去問(wèn)一句“好了沒(méi)”,往往已經(jīng)晚了。
真正有用的是——你沒(méi)問(wèn),AI聽(tīng)到“叮”的一聲,直接來(lái)一句:“加熱好了。”
此外,我們還發(fā)現(xiàn)MiniCPM-o4.5一個(gè)挺反直覺(jué)的地方:它在說(shuō)話的時(shí)候,也還在聽(tīng)
因?yàn)榇蠹叶贾溃艘坏╅_(kāi)口說(shuō)話,注意力基本就不在“聽(tīng)”上了。
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但o4.5不一樣,一方面,它能一邊跟你聊天,一邊留意外界的動(dòng)靜——
敲門(mén)聲、燒水聲、空氣炸鍋“叮”的那一下,都不會(huì)被漏掉。
更狠的是,在它自己說(shuō)話的時(shí)候,也能聽(tīng)見(jiàn)你新插進(jìn)來(lái)的指令,能實(shí)現(xiàn)即時(shí)自由對(duì)話
為此,我們刻意做了件有點(diǎn)“為難”模型的事。
它正在解說(shuō)畫(huà)面的藍(lán)色鴨子在哪里,這時(shí)我突然插一句新的要求,讓它告訴我小黃(鴨子)在哪里。
結(jié)果是,MiniCPM-o4.5在說(shuō)完上句話后,立馬回答了這句突然插入的話。
這也讓MiniCPM-o4.5跟那種一問(wèn)一答的AI不一樣。
它不是等你說(shuō)完一句再輪到它,而是一邊聽(tīng)、一邊說(shuō),一邊隨時(shí)改口
換句話說(shuō),今年的AI已經(jīng)不玩回合制問(wèn)答,開(kāi)始整臨場(chǎng)反應(yīng),學(xué)會(huì)搶答了。
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順帶一提,除了上面這些,還有更“邪修”的玩法。比如讓AI解說(shuō)實(shí)況比賽,或者盯著你練組數(shù)、數(shù)次數(shù)。
我們就不一一演示了,鏈接在最后,留給大家自己去慢慢折騰。
首個(gè)可以「即時(shí)自由對(duì)話」的大模型
那么,上面這些“自由對(duì)話”是怎么做到的?
關(guān)鍵在于MiniCPM-o4.5對(duì)交互方式本身做了重構(gòu)
以往的多模態(tài)模型,本質(zhì)是串行的:先聽(tīng)完,再想,再說(shuō)。
一旦開(kāi)始輸出,模型對(duì)外界輸入的感知就會(huì)被暫停,形成典型的I/O阻塞,這是無(wú)法邊看邊聽(tīng)邊說(shuō)的原因。
在MiniCPM-o4.5中,面壁團(tuán)隊(duì)首次引入了全雙工(Full-Duplex)多模態(tài)實(shí)時(shí)流機(jī)制。模型可以一邊持續(xù)接收視頻和音頻輸入,一邊同步生成語(yǔ)音或文本輸出,兩條信息流并行運(yùn)行,互不阻塞。
在實(shí)現(xiàn)上,MiniCPM-o4.5將原本離線的模態(tài)編碼器與解碼器,升級(jí)為支持流式輸入/輸出的在線版本;
語(yǔ)音側(cè)采用文本與語(yǔ)音token交錯(cuò)建模,既支持全雙工語(yǔ)音生成,也提升了長(zhǎng)語(yǔ)音生成的穩(wěn)定性。
同時(shí),通過(guò)時(shí)分復(fù)用機(jī)制,對(duì)在毫秒級(jí)時(shí)間線上對(duì)齊的多模態(tài)輸入與輸出進(jìn)行統(tǒng)一建模,實(shí)現(xiàn)高效的流式處理。
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在整體架構(gòu)上,MiniCPM-o4.5采用端到端的全模態(tài)設(shè)計(jì),通過(guò)稠密特征將各模態(tài)的編碼器與解碼器直接連接到大語(yǔ)言模型主干,視覺(jué)、音頻等模態(tài)在模型生成輸出的同時(shí)仍能持續(xù)更新。
除了并行處理,MiniCPM-o4.5還改變了對(duì)話時(shí)機(jī)的判斷方式。模型會(huì)持續(xù)進(jìn)行語(yǔ)義層面的判斷,并以1Hz的頻率決定是否介入回應(yīng),而不再依賴“檢測(cè)到靜音就回答”的VAD(語(yǔ)音互動(dòng)檢測(cè))機(jī)制。
(傳統(tǒng)語(yǔ)音助手往往依賴外部的VAD:一旦檢測(cè)到短暫靜音,就認(rèn)為用戶“說(shuō)完了”并開(kāi)始回答)
這使得模型不僅能被自然打斷,還能基于對(duì)場(chǎng)景的持續(xù)理解,主動(dòng)發(fā)起提醒或評(píng)論。
這也是為什么前面我還沒(méi)把話說(shuō)完,它就已經(jīng)“搶答”了。
此外,值得一提的是,在Benchmark測(cè)試上,MiniCPM-o4.5的表現(xiàn)同樣亮眼。
在僅9B參數(shù)規(guī)模下,模型在全模態(tài)理解、視覺(jué)理解、文檔解析、語(yǔ)音理解與生成,聲音克隆等多個(gè)方向上,均達(dá)到了當(dāng)前全模態(tài)模型的領(lǐng)先水平
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那么像MiniCPM-o4.5這樣,邊看、邊聽(tīng)、主動(dòng)說(shuō)的AI,意味著什么?
最近,Clawdbot(現(xiàn)已更名為OpenClaw)的爆火,其實(shí)已經(jīng)提前給了答案:人們真正需要的,可能不是“更聰明的問(wèn)答機(jī)”,而是能持續(xù)運(yùn)行、一直在場(chǎng)的AI
不是你問(wèn)它一句,它才醒一下;而是它本來(lái)就在運(yùn)行,在看、在聽(tīng),也隨時(shí)準(zhǔn)備說(shuō)話。
這,正是這類“邊看、邊聽(tīng)、主動(dòng)說(shuō)”的模型真正產(chǎn)生價(jià)值的地方。
過(guò)去的AI,更像對(duì)講機(jī)。你說(shuō)完,它才聽(tīng);它一開(kāi)口,外界就等于被按了暫停鍵。
而這一次,面壁做的嘗試是:讓AI在說(shuō)話的時(shí)候,世界周遭事物依然是流動(dòng)的。它在持續(xù)感知世界的同時(shí),也在持續(xù)參與對(duì)話和行為,而不是僅在節(jié)點(diǎn)式的“提問(wèn)/回復(fù)”之間來(lái)回倒騰。
也正因?yàn)檫@樣,它能自然地延展到更多地方:
對(duì)具身智能來(lái)說(shuō),感知、決策、動(dòng)作本來(lái)就不該被拆開(kāi);對(duì)車端或終端助手來(lái)說(shuō),真正有用的往往不是“回答問(wèn)題”,而是在合適的時(shí)機(jī)接話;對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)來(lái)說(shuō),“等一下再想”本身就是一種失效。
因此,全雙工并不是體驗(yàn)升級(jí),而是AI能否真正進(jìn)入現(xiàn)實(shí)連續(xù)世界的分水嶺。
也正是在這個(gè)意義上,面壁將MiniCPM-o4.5定義為一款全模態(tài)的基礎(chǔ)模型,并以此作為后續(xù)賦能汽車、手機(jī)、機(jī)器人等各類終端形態(tài)的起點(diǎn)。
面壁智能:只做端,把端做到極致
面壁智能成立于2022年8月。
在端側(cè)AI還遠(yuǎn)沒(méi)成為行業(yè)熱詞、討論重心仍集中在云端和算力堆疊時(shí),面壁就已經(jīng)把方向押在了端側(cè)AI模型這條路上。
這次發(fā)布的MiniCPM-o4.5,由清華大學(xué)人工智能學(xué)院助理教授、面壁智能多模態(tài)首席科學(xué)家姚遠(yuǎn)牽頭研發(fā)。
在整場(chǎng)發(fā)布中,面壁反復(fù)強(qiáng)調(diào)了兩個(gè)關(guān)鍵詞:軟硬一體,端側(cè)部署
以MiniCPM-o4.5為例,它主打的是持續(xù)感知視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)環(huán)境。而這種“全天候伴隨”的AI形態(tài),本身就無(wú)法以云端為主要形態(tài)存在。
一方面是不可回避的隱私風(fēng)險(xiǎn);另一方面,是延遲、穩(wěn)定性和可用性在工程上根本扛不住。
也正因?yàn)槿绱耍琈iniCPM-o4.5從一開(kāi)始就被定義為一款端側(cè)模型,并且與面壁長(zhǎng)期堅(jiān)持的端側(cè)路線保持高度一致。
面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO李大海在采訪中提到:
- 端側(cè)模型的目標(biāo),本來(lái)就是賦能終端,而賦能終端天然就要跟端側(cè)芯片要做更深的結(jié)合。
據(jù)透露,過(guò)去近兩年,面壁與多家芯片廠商形成了一種高度協(xié)同的工作方式:
芯片在設(shè)計(jì)階段就向模型側(cè)開(kāi)放,驗(yàn)證架構(gòu)是否匹配未來(lái)模型需求;模型研發(fā)也同步反向輸入,對(duì)算子形式與硬件能力提出明確要求。
這種軟硬一體、雙向奔赴,已經(jīng)成為模型演進(jìn)的前提條件。
在具體的路徑上,面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人、COO雷升濤則給出了更清晰的拆解:
- 端原生模型:不把云端模型壓縮下來(lái)跑,而是在訓(xùn)練階段就以端側(cè)芯片為目標(biāo)環(huán)境,讓模型“生來(lái)就能跑在端上”。
- 軟硬協(xié)同的Infra層:包括量化、精度壓縮之后能力如何保持。這一層技術(shù)難度極高,依賴長(zhǎng)期積累,是最核心的壁壘。
- 產(chǎn)品化交付:把這些能力打包成可直接使用的方案,交付給客戶和合作伙伴,跑在不同終端上。
像面壁計(jì)劃在年中發(fā)布的首款A(yù)I硬件松果派(Pinea Pi),用于支持硬件場(chǎng)景的全棧開(kāi)發(fā),以及過(guò)去一年多在智能座艙等方向的落地,都是這條軟硬協(xié)同路線的具體體現(xiàn)。
從這個(gè)角度看,MiniCPM-o4.5本身也可以被理解為一款端側(cè)原生的全模態(tài)模型。
據(jù)面壁智能介紹,MiniCPM-o4.5將與松果派這款AI Native的端側(cè)智能開(kāi)發(fā)板配套推出,計(jì)劃于今年上市,在開(kāi)發(fā)板上實(shí)現(xiàn)“開(kāi)箱即用”,面向開(kāi)發(fā)者快速構(gòu)建端側(cè)智能硬件。
與此同時(shí),松果派等端側(cè)硬件本身,也構(gòu)成了面壁在生態(tài)層面的能力:
在發(fā)布模型的同時(shí),就明確指定并深度適配好的硬件平臺(tái),讓開(kāi)發(fā)者更快上手,讓終端廠商更快把能力真正跑進(jìn)場(chǎng)景里。
本質(zhì)上,這是在打通端側(cè)模型到應(yīng)用的最后一公里
當(dāng)被問(wèn)及如何看待有越來(lái)越多玩家進(jìn)入端側(cè)市場(chǎng)時(shí),面壁也指出了一個(gè)常被誤解的地方:很多人把“端側(cè)”當(dāng)成一個(gè)統(tǒng)一市場(chǎng)。
但在面壁看來(lái),其實(shí)恰恰相反——端側(cè)由大量差異化終端和長(zhǎng)尾高價(jià)值場(chǎng)景構(gòu)成。
從技術(shù)上看,端側(cè)的關(guān)鍵不是規(guī)模,而是用盡可能少的參數(shù),實(shí)現(xiàn)盡可能強(qiáng)的能力。
從商業(yè)上看,這也意味著:這是一個(gè)可以同時(shí)容納很多創(chuàng)業(yè)公司的市場(chǎng),而不是必須打“陣地戰(zhàn)”的地方。
也正是在這種背景下,面壁給出的差異化非常明確:
- 我們最大的差異化就是我們只做端,而且我們把端做到極致。如果一家公司專注于做端的話,那我覺(jué)得其他公司可能很難跟我們相比把端做得這么好。
從兩三年前手機(jī)、車、機(jī)器人普遍質(zhì)疑“真的需要大模型嗎”,到今天逐漸成為共識(shí),端側(cè)AI正在不斷被重新定義。
而MiniCPM-o4.5所呈現(xiàn)的,并不是一次炫技式的能力展示,而是面壁這條路線走到今天的自然結(jié)果:
只做端,把端做到極致
GitHub:https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-o
HuggingFace:https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-o-4_5
ModelScope:https://www.modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM-o-4_5
體驗(yàn)鏈接-全雙工全模態(tài)模式:https://huggingface.co/spaces/openbmb/minicpm-omni
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