> 近日，阿里巴巴（Alibaba）旗下人工智能团队宣布**开源其多模态大模型 Ming-Omni**。 这一创新模型旨在实现对**图像、文本、音频和视频**等多种模态数据的统一处理和理解，代表着大模型在通向通用人工智能的道路上迈出了重要一步。 



随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Models）正逐渐从单一模态（如文本或图像）走向多模态，以期更好地理解和应对现实世界的复杂信息。 在这一趋势下，阿里巴巴（Alibaba）旗下的 InclusionAI 团队，近日带来了其重磅研究成果——**开源多模态大模型 Ming-Omni**。
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Ming-Omni 的发布，旨在打破不同数据模态之间的壁垒，实现对**图像、文本、音频和视频**等多种信息形式的统一处理、理解和生成。 这意味着，未来的 AI 系统将能够像人类一样，更全面、更立体地感知和交互世界。



### 核心突破 全模态统一处理

Ming-Omni 的核心亮点在于其卓越的**全模态统一处理能力**。 不同于以往需要为每种模态单独设计模型的做法，Ming-Omni 采用了一种更为通用的架构，能够同时理解和处理来自不同感官的信息。

#### 1. 统一的表示与融合

Ming-Omni 创新性地将文本、图像、音频和视频数据编码为**统一的特征表示**，并通过先进的融合机制，将这些异构信息整合到一起。 这种统一的表示层使得模型能够捕捉不同模态之间复杂的关联和语义信息。

#### 2. 跨模态理解与生成

得益于统一的架构，Ming-Omni 能够实现**深度的跨模态理解**。 例如，它可以根据一段视频和音频，生成相应的文字描述；或者根据一段文字，生成图像和语音。 这种能力为多种创新应用奠定了基础。

#### 3. 大规模数据训练

为了达到如此强大的多模态处理能力，Ming-Omni 在**海量的多模态数据集**上进行了训练。 这些数据涵盖了文本、图像、音频和视频的广泛组合，使得模型能够学习到丰富的世界知识和跨模态的关联规律。

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### 应用场景 无限可能

Ming-Omni 的多模态能力，使其在多个领域都展现出巨大的应用潜力

*   **智能助理与对话系统** AI 助手将能更好地理解用户的语音指令、识别图片内容，并生成更丰富、更自然的回复，实现更接近人类的交互。
*   **内容创作与编辑** 辅助创作者生成多媒体内容，例如根据文本脚本生成视频草稿，或根据图像生成背景音乐。
*   **多媒体搜索与推荐** 用户可以通过图片、语音或视频片段进行搜索，并获得更精准的多模态搜索结果和推荐。
*   **智能监控与分析** 在安防、医疗等领域，模型可以同时分析视频画面、环境声音和文本信息，进行更全面的事件检测和预警。
*   **教育与娱乐** 提供更沉浸式、交互式的学习体验，或创造更丰富的游戏和虚拟世界内容。

### 开源赋能 推动生态发展

阿里巴巴此次开源 Ming-Omni，无疑将对整个 AI 社区产生深远影响。

*   **加速研究与创新** 为全球的学者和研究人员提供了强大的基座模型，降低了多模态 AI 研究的门槛，促进了更多创新性应用的涌现。
*   **促进产业落地** 开发者可以基于 Ming-Omni 构建定制化的多模态解决方案，加速 AI 技术在各行各业的落地应用。
*   **构建开放生态** 阿里巴巴通过开源，积极构建开放、协作的 AI 生态，与全球开发者共同推动人工智能的进步。

Ming-Omni 的发布，不仅仅是一个模型的开源，更是阿里巴巴在通向通用人工智能道路上迈出的坚实一步。 它为我们描绘了一个未来，AI 将能够以更全面的方式感知、理解和交互世界。



阿里开源Ming-Omni 统一处理图像文本音频视频

> 近期研究揭示，大型语言模型 (LLM) 在长期的多轮对话中可能遭遇“迷失”困境，表现为对早期对话内容的遗忘或误解，导致回复质量下降。这一现象对 LLM 在复杂交互场景中的应用构成了挑战，并促使研究人员深入探究其成因与解决方案。

## LLM 在多轮对话中“迷失”

大型语言模型 (LLM) 在生成式人工智能领域取得了革命性进展，在问答、内容创作等方面展现出惊人能力。 然而，当这些模型被应用于长时间、多轮次的复杂对话场景时，一个令人担忧的现象逐渐浮出水面——它们似乎会“迷失方向”，即对早期对话内容出现遗忘、误解甚至前后矛盾的情况。

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这一“迷失”现象引起了学术界和工业界的广泛关注，因为它直接影响了 LLM 在客户服务、智能助理、教育辅导等需要持续交互场景中的可靠性和用户体验。 一项最新研究深入探讨了这一问题，揭示了其潜在的成因和对模型表现的负面影响。

### “迷失”现象的根源

研究表明，LLM 在多轮对话中“迷失”并非单一原因造成，而是多种因素共同作用的结果

*   **有限的上下文窗口** 尽管现代 LLM 拥有庞大的上下文窗口，但与真实世界中无限的记忆和理解能力相比，其上下文处理能力仍然是有限的。 当对话轮次和信息量不断增加，早期对话内容可能会被“挤出”上下文窗口，导致模型无法回顾和利用。
*   **注意力机制的衰减** LLM 依赖注意力机制来权衡不同信息的重要性。 随着对话长度增加，模型可能难以维持对早期关键信息的有效关注，注意力权重可能会在更近期的对话内容上过度集中，从而“忘记”了最初的语境或指令。
*   **信息过载与噪声** 持续的对话会产生大量信息，其中既有关键内容，也可能包含冗余或低价值的“噪声”。 模型在处理海量信息时，可能会被噪声干扰，难以准确提取和维持对核心信息的理解。
*   **知识编辑的挑战** 现有研究表明，即使模型能够“记住”部分上下文，但其对早期对话内容的“理解”也并非固定不变。 在后续对话中，新的信息或用户澄清可能会无意中“修改”或“覆盖”模型对早期概念的理解，导致知识编辑失败或产生矛盾。
*   **指令遵循的漂移** 在多轮对话中，用户的初始指令可能会随着对话的深入而逐渐模糊或被新的指令覆盖。 模型可能难以持续遵循最初的复杂指令，导致回答偏离预期。

### 对 LLM 应用的影响

“迷失”现象对 LLM 在实际应用中的性能和可靠性构成了严峻挑战

*   **用户体验下降** 当 LLM 无法记住或正确理解早期对话内容时，用户会感到沮丧，认为模型不够智能或缺乏“记忆力”，从而降低对 AI 助手的信任度。
*   **任务完成率降低** 在需要持续上下文理解的任务中，例如排查故障、法律咨询或复杂项目协作，LLM 的“迷失”可能导致无法有效推进对话，甚至给出错误或无关的建议，从而影响任务的成功完成。
*   **安全与伦理风险** 在某些敏感场景，例如医疗诊断或金融建议，如果 LLM 遗忘关键信息并给出错误建议，可能带来严重的安全和伦理问题。

### 探索解决方案

为了解决 LLM 在多轮对话中“迷失”的问题，研究人员正在积极探索多种途径

*   **优化上下文管理策略** 研发更高效的上下文压缩、总结和检索技术，确保模型能够更智能地管理和利用有限的上下文窗口，例如引入外部记忆模块或长程注意力机制。
*   **提升模型对关键信息的持久性** 设计新的模型架构或训练方法，使模型能够更长时间地保持对对话中关键信息和初始指令的关注，减少注意力衰减。
*   **引入“自我纠错”机制** 允许模型在对话过程中主动识别和纠正自身对早期对话内容的误解或遗忘，例如通过与用户进行确认或内部验证。
*   **强化学习与人类反馈** 利用强化学习从人类反馈中学习，提升模型在复杂对话场景中保持一致性和连贯性的能力。
*   **分层对话管理** 引入分层结构，将对话拆分为更小的子任务或主题，并在每个子任务中维护独立的上下文，从而降低单次上下文窗口的压力。

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### 未来展望

LLM 在多轮对话中“迷失”的问题，是当前大型语言模型研究领域的一个重要挑战。 随着模型规模的不断扩大和技术的持续创新，我们有理由相信，研究人员将能够开发出更鲁棒、更智能的对话模型，使其在复杂交互场景中表现得更加出色，真正实现“永不迷失”的智能对话体验。 解决这一问题，将是推动 LLM 从“天才”走向“可靠伙伴”的关键一步。




LLM 在多轮对话中“迷失方向”

> 在人工智能快速发展的浪潮中，不断有新的概念和技术涌现，试图突破现有模型的局限。近日，由知名 AI 研究者创办的 Sakana AI 公司发布了一项引人注目的新技术——The Continuous Thought Machine (CTM)，即“连续思维机器”。这项技术旨在赋予 AI 模型更接近人类的“连续”思考能力，有望在复杂任务处理和实时决策方面带来显著提升。

## 一 传统 AI 的局限性：离散与片段

当前主流的 AI 模型，特别是大型语言模型，在处理复杂任务时往往表现出“离散”或“片段化”的特点。它们在生成文本或执行指令时，通常是基于当前的输入和已有的训练数据进行一步一步的预测和输出，缺乏一种持续、连贯的“思考”过程。

1.  **缺乏长程连贯性**

    在处理需要长期规划、多步骤推理的任务时，传统模型有时难以保持逻辑上的连贯性，容易出现前后矛盾或遗漏关键信息的情况。

2.  **对即时输入的依赖**

    模型的输出很大程度上依赖于当前的输入提示，当任务复杂或需要持续交互时，模型的表现可能会受到限制。

## 二 连续思维机器 (CTM) 的核心理念

Sakana AI 提出的 Continuous Thought Machine (CTM) 技术，旨在解决传统 AI 的这些局限，赋予模型一种更加“连续”和“整体”的思考能力。

1.  **模拟“连续”的思维过程**

    CTM 的核心思想是让 AI 模型能够像人类一样，在处理任务时保持一种持续的内部“思考”状态，而不是简单地对输入做出反应。这种“思考”过程可能是模型内部信息的流动、整合和优化。

2.  **增强内部状态的维护**

    CTM 可能通过改进模型的内部架构和算法，使其能够更好地维护和更新内部状态，从而在处理连续的任务或信息流时保持连贯性。

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## 三 CTM 的潜在技术实现

虽然具体的实现细节尚未完全公开，但可以推测 CTM 可能结合了多种先进的 AI 技术。

1.  **改进的循环神经网络或 Transformer 变体**

    CTM 可能在传统的循环神经网络 (RNN) 或 Transformer 模型的基础上进行改进，使其能够更好地处理序列信息并维护长期的依赖关系。

2.  **引入外部记忆或知识库**

    为了支持连续的思考过程，CTM 可能结合外部的记忆模块或知识库，让模型能够随时访问和利用相关信息。

3.  **强化学习或自监督学习**

    CTM 的训练可能利用强化学习或自监督学习方法，鼓励模型在处理任务时发展出更有效的内部“思考”策略。

## 四 CTM 的潜在应用前景

如果 CTM 能够成功实现其设计目标，将在多个领域带来显著的应用价值。

1.  **更自然的对话系统**

    CTM 有望让 AI 对话系统更加连贯和智能，能够更好地理解上下文、跟踪话题并进行多轮深度交流。

2.  **复杂任务的自动化处理**

    在需要多步骤规划、决策和执行的任务中，例如自动化流程、机器人控制等，CTM 可以提供更强大的支持。

3.  **实时决策与响应**

    在需要快速、连续决策的场景，例如金融交易、自动驾驶等，CTM 有望提高 AI 的响应速度和决策质量。

4.  **增强创意生成能力**

    连续的思维过程也可能有助于 AI 生成更具创意、更具整体性的内容，例如长篇故事、音乐作品等。

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## 五 总结与展望

Sakana AI 推出的 Continuous Thought Machine (CTM) 代表了 AI 领域一个令人兴奋的新方向。通过赋予 AI 模型更接近人类的“连续”思维能力，CTM 有望突破现有模型的局限，在复杂任务处理和实时决策方面实现新的突破。虽然这项技术仍处于早期阶段，但其核心理念和潜在应用前景都值得我们持续关注。未来，我们可以期待看到 CTM 如何改变我们与 AI 交互的方式，并为人工智能的应用带来新的可能性。

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Sakana AI 重磅发布：连续思维机器 (CTM) 如何开启 AI 新篇章？

在智能对话系统蓬勃发展的今天，随着大模型技术的广泛应用，对话式交互正迎来前所未有的机遇与挑战。然而，这些大模型往往伴随着较高的响应时间（RT），传统响应机制的局限性愈发明显，难以满足用户对即时反馈的心理期待。长时间的无响应状态不仅削弱了人机交互的流畅性和自然度，更成为影响用户体验的核心痛点，亟需创新性的解决方案。

历经多年的潜心探索与实践，ChatUI 作为淘小蜜的 UI 组件库，经过多年的沉淀和打磨，并汲取了业界前沿的经验，终于迎来了焕然一新的版本发布。此次改版不仅是对组件库的一次全方位视觉升级，更是功能与体验的双重跃升。我们也推出了一系列「输入中」组件，**为开发者提供了多样化的等待状态解决方案**。真正实现让科技更有温度，对话美而简单～

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##  **设计升级**

小蜜设计与前端技术团队持续深耕 ChatUI 领域，通过多轮项目沉淀与实际场景的反复打磨，我们积累了丰富的实践经验。在此基础上，我们认为是时候突破传统思维，开启一次全新的探索之旅。本次升级将基于 ChatUI 的深厚积累，围绕「自然」、「高效」、「沉浸」三大核心原则展开系统性优化。通过此次改版升级，我们致力于为用户打造更加流畅、更具亲和力的对话式交互体验，同时为开发者和设计师提供更高效的产品工具与设计灵感。

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##  **更多组件**

本次更新引入了众多全新组件，极大地提升了构建对话应用的便捷性和高效性。尤为值得一提的是「输入中」系列组件，其中包含了备受期待的打字机效果。

新增 `Typing` 组件，用于服务端消息响应速度比较慢时，展示处理中的状态，缓解用户等待焦虑：

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新增 `TypingBubble` 组件，让气泡内容以打字效果呈现：

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同时也提供了 `useTypewriter` 方便在其它组件里使用：

```javascript
const { typedContent, isTyping } = useTypewriter('内容详情', { interval: 50, step: 1 });
```

新增 `Think` 组件，用于展示大模型思考过程：

![4.webp](https://static.downly.cn/images/a648c12661b7457f82506fbe81c57a3e.webp)

新增 `useTitleTyping`，用于导航栏和标题交替展示，模拟对方正在输入文字：

![5.gif](https://static.downly.cn/images/a6b09860f1dd47b2a0dd1e06fa5d9a1c.gif)
通过上述几个组件，我们既可以根据不同场景选用其中一种组件作为消息等待状态的呈现，也可以通过组合根据状态分别展示：



，时长00:08

新增 `ConfigProvider` 组件，为组件提供统一的全局化配置。同时提供 `useConfig`，让组件可以很方便的读到全局配置：

```javascript
<ConfigProvider locale="zh-CN">
  <Time date={Date.now()} />
</ConfigProvider>


const Time = ({ date }: TimeProps) => {
  const { locale } = useConfig();
  console.log('locale:', locale);
  return <time ...></time>;
};
```

新增 `CardHeader` 组件，让卡片头部可以自定义更加丰富的内容：

![6.webp](https://static.downly.cn/images/585da01b21324af6a14c6ad3710a1841.webp)

除此之外还新增了 `ScrollGrid`、`Skeleton`、`BackBottom`、`Quote` 等组件，具体可以通过官网组件文档查看。


##  快速搭建一个对话界面

ChatUI 作为一个专为对话交互量身打造的组件库，构建一个对话界面当然是既快速又强大，举个列子我们只需要几步即可基于 DeepSeek 搭建一个对话产品：

1、安装 ChatUI

```bash
npm i @chatui/core -S
```

2、搭建对话界面

以下是一个用 ChatUI 接入大模型的示例，展示如果使用 ChatUI 的 `Chat`、`Bubble`、`TypingBubble` 组件和 `useMessages`搭建对话界面：

```javascript
import React, { useRef } from'react';
import { useNavigate } from'react-router-dom';
import OpenAI from'openai';
import { marked } from'marked';
import Chat, { MessageProps, useMessages, Bubble, Typing, TypingBubble } from'@chatui/core';
import'@chatui/core/dist/index.css';

// 这里用 OpenAI 请求大模型来举例子
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env['API_KEY'],
dangerouslyAllowBrowser: true,
});

// 解析 markdown
const renderMarkdown = (content: string) => marked.parse(content) as string;

exportdefault () => {
// 1. 维护消息列表
const { messages, appendMsg, updateMsg } = useMessages([]);
const typingMsgId = useRef('');

// 2. 发送回调
asyncfunction handleSend(type: string, val: string) {
    if (type === 'text' && val.trim()) {
      // 2.1. 展示用户侧发送的消息
      appendMsg({
        type: 'text',
        content: { text: val },
        position: 'right',
      });

      // 2.2. 展示「点点点」动效
      typingMsgId.current = appendMsg({
        type: 'typing',
        position: 'left',
      });

      let content: string = '';

      // 2.3. 请求大模型
      const stream = await client.chat.completions.create({
        model: 'DeepSeek-R1-671B',
        messages: [{ role: 'user', content: val }],
        stream: true,
      });

      forawait (const chunk of stream) {
        content += chunk.choices[0]?.delta?.content || '';

        // 2.4. 把「点点点」更新成打字气泡
        updateMsg(typingMsgId.current, {
          type: 'stream',
          content: { text: content },
        });
      }

      // 2.5. 重置
      typingMsgId.current = '';
    }
  }

function renderMessageContent(msg: MessageProps) {
    const { type, content } = msg;

    // 3. 根据类型渲染消息气泡
    switch (type) {
      case'text':
        return<Bubble data-animation='fadeInUp' content={content.text} />;
      case'stream':
        return (
          <TypingBubble
            content={content.text}
            messageRender={renderMarkdown}
            isRichText
            options={{ step: [1, 6], interval: 100 }}
          />
        );
      case'typing':
        return<Typing />;
      default:
        returnnull;
    }
  }

return (
    <Chat
      navbar={{
        leftContent: {
          icon: 'chevron-left',
          title: 'Back',
          onClick() { },
        },
        title: '智能助理',
      }}
      messages={messages}
      renderMessageContent={renderMessageContent}
      onSend={handleSend}
    />
  );
};
```

不到100行代码即完成了一个基于 DeepSeek 的对话产品的开发。

##  **最后**

孵化自淘小蜜的 ChatUI 专注于将智能对话领域的最新设计和技术研发成果应用于消费者可体验的对话式界面。ChatUI 3.0 的升级，是团队在追求媲美原生应用体验目标上的不懈努力，也是淘小蜜在过去半年中技术转型为 Agent 的沉淀与结晶，更是 ChatUI 拥抱大模型的第一步。我们期望未来能够收到来自更多用户的宝贵反馈和建议，通过持续迭代和共同建设，实现「让科技更有温度，对话美而简单～」的愿景。

搜索结果: 对话系统