Nexus-O：HiThink联合多家机构推出的多模态交互模型

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Nexus-O简介

Nexus-O是由HiThink Research联合多家知名机构共同开发的多模态交互模型，旨在通过整合音频、图像/视频和文本数据，实现高效的人机交互和多模态理解。开发团队汇聚了来自Imperial College London、University of Manchester、浙江大学、复旦大学、微软、Meta AI等顶尖高校和企业的人工智能专家。Nexus-O基于视觉-语言模型设计，通过高质量合成音频数据的预训练，实现了三模态感知和交互能力。该模型不仅在视觉理解、音频问答、自动语音识别等任务中表现出色，还通过创新的音频数据合成和测试集开发，提升了模型在真实场景中的鲁棒性。开发团队致力于将Nexus-O打造成推动多模态人工智能发展的前沿平台。

Nexus-O主要功能

多模态感知与交互：Nexus-O能够处理音频、图像/视频和文本的任意组合输入，并以音频或文本的形式输出，支持端到端的交互方式。它适用于多种场景，如视频会议、直播、语音助手等。
强大的语言和视觉理解能力：模型在视觉理解（如图像和视频分析）、语言处理（如文本生成、对话交互）以及音频处理（如语音识别、语音生成）等任务上表现出色，能够处理复杂的多模态任务。
高质量语音合成与识别：Nexus-O具备先进的语音合成和自动语音识别（ASR）能力，能够将文本转换为自然语音，或将语音转换为文本，支持多种语言和方言。
多模态对齐与推理：模型通过视觉、语言和音频模态的对齐，实现跨模态的理解和推理，例如通过语音描述图像内容或根据图像生成语音说明。
适应真实场景的鲁棒性：Nexus-O通过高质量的合成数据和真实场景数据训练，具备在复杂环境（如会议、直播）中稳定运行的能力。

Nexus-O技术原理

基于视觉-语言模型的架构：Nexus-O以视觉-语言模型Qwen2.5-VL为基础架构，通过引入音频模态，实现三模态的对齐和交互。模型包含视觉编码器、音频编码器/解码器和语言模型，支持多模态输入和输出。
多阶段预训练策略
- 音频对齐阶段：通过大规模双语语音-文本对进行预训练，使模型能够理解语音输入并生成相应的文本。
- 指令跟随阶段：通过冻结视觉和音频编码器，解冻适配器和语言模型，增强模型对多模态指令的理解能力。
- 语音输出调整阶段：训练音频解码器，实现端到端的语音生成。
高质量语音数据合成：开发团队设计了语音数据合成管道，通过公共数据集和真实对话数据生成高质量的语音训练数据，覆盖多种真实场景（如会议、直播）。
表示空间对齐技术：Nexus-O通过核对齐度量评估视觉、语言和音频模态在解嵌阶段和嵌入阶段的表示对齐，通过引入音频模态增强视觉和语言模态的对齐效果。
多模态任务的深度评估：模型通过多种基准测试（如视觉理解、音频问答、自动语音识别）验证其性能，并通过自研的Nexus-O-audio测试集评估模型在真实场景中的鲁棒性。
端到端的语音处理能力：Nexus-O的音频解码器采用自回归方式生成离散语音代码，并通过预训练的生成器合成最终音频输出，支持高质量的语音合成和交互。

Nexus-O应用场景

基于视觉-语言模型的架构
Nexus-O以视觉-语言模型Qwen2.5-VL为基础架构，通过引入音频模态，实现三模态的对齐和交互。模型包含视觉编码器、音频编码器/解码器和语言模型，支持多模态输入和输出。
多阶段预训练策略
- 音频对齐阶段：通过大规模双语语音-文本对进行预训练，使模型能够理解语音输入并生成相应的文本。
- 指令跟随阶段：通过冻结视觉和音频编码器，解冻适配器和语言模型，增强模型对多模态指令的理解能力。
- 语音输出调整阶段：训练音频解码器，实现端到端的语音生成。
高质量语音数据合成
开发团队设计了语音数据合成管道，通过公共数据集和真实对话数据生成高质量的语音训练数据，覆盖多种真实场景（如会议、直播）。
表示空间对齐技术
Nexus-O通过核对齐度量评估视觉、语言和音频模态在解嵌阶段和嵌入阶段的表示对齐，通过引入音频模态增强视觉和语言模态的对齐效果。
多模态任务的深度评估
模型通过多种基准测试（如视觉理解、音频问答、自动语音识别）验证其性能，并通过自研的Nexus-O-audio测试集评估模型在真实场景中的鲁棒性。
端到端的语音处理能力
Nexus-O的音频解码器采用自回归方式生成离散语音代码，并通过预训练的生成器合成最终音频输出，支持高质量的语音合成和交互。