NEXUS-O

NEXUS-O – 多模态AI模型，实现对语言、音频和视觉全方位感知与交互

NEXUS-O 是由 HiThink 研究院、英国帝国理工学院、浙江大学、复旦大学、微软和 Meta AI 等多个机构共同开发的先进多模态人工智能模型。它能够全面感知和互动语言、音频和视觉信息，支持音频、图像、视频与文本的任意组合输入，并以音频或文本的形式输出结果。NEXUS-O 基于视觉语言模型进行预训练，并通过高质量合成音频数据来增强三模态之间的对齐能力。此外，NEXUS-O 引入了新的音频测试平台 Nexus-O-audio，覆盖了多个真实应用场景，如会议和直播，以评估模型在实际应用中的鲁棒性。在视觉理解、音频问答、语音识别和翻译等任务上，NEXUS-O 展现了卓越的性能，证明了其高效性和有效性。

NEXUS-O是什么

NEXUS-O 是一个多模态AI模型，由 HiThink 研究院、英国帝国理工学院、浙江大学、复旦大学、微软和 Meta AI 等机构共同推出。它能够在语言、音频和视觉信息之间进行全面的感知与交互，支持音频、图像、视频和文本的任意组合输入，并以音频或文本形式进行输出。NEXUS-O 的预训练基于视觉语言模型，借助高质量的合成音频数据来提升三模态的对齐能力，同时引入了新的音频测试平台 Nexus-O-audio，涵盖多种真实场景，如会议和直播，以评估模型在实际应用中的表现。NEXUS-O 在视觉理解、音频问答、语音识别和翻译等任务中展现了出色的能力，基于三模态对齐分析显示其高效性与有效性。

NEXUS-O

NEXUS-O的主要功能

语音处理能力：支持自动语音识别（ASR）、语音到文本翻译（S2TT）、语音合成和语音指令交互，适用于多种语音应用场景。
视觉理解与交互：处理图像和视频输入，完成视觉问答（VQA）、图像描述生成和视频分析等任务，展现强大的视觉理解能力。
语言交互与推理：理解自然语言指令，进行对话交互、文本生成和多模态推理，支持复杂的语言交互场景。
跨模态对齐与理解：基于多模态对齐技术，实现音频、视觉和语言模态之间的协同理解，提升模型在复杂场景下的综合性能。

NEXUS-O的技术原理

多模态架构：
- 视觉编码器：采用改进的 Vision Transformer（ViT）架构，支持高分辨率图像输入，利用窗口注意力机制提升计算效率。
- 音频编码器与解码器：音频编码器基于预训练的 Whisper-large-v3 模型，将语音特征映射到语义空间；音频解码器利用自回归生成离散语音码，将预训练的生成器合成最终的语音波形。
语言模型：以 Qwen2.5-VL-7B 为基础，包含 28 层因果 Transformer，负责处理语言模态的任务。
多模态对齐与预训练：在预训练阶段，将音频、视觉和语言模态的特征对齐到统一的语义空间，提升模型理解和生成跨模态信息的能力。采用分阶段预训练方法，包括音频对齐、音频指令跟随（SFT）和音频输出调优，逐步提升多模态交互能力。
数据合成与增强：通过文本到语音（TTS）技术，将文本数据转化为自然语音，增强数据多样性。对合成数据进行长度过滤、非文本元素过滤和模式匹配过滤，以确保数据质量。
多模态任务的联合训练：在预训练阶段，支持多种多模态任务，如自动语音识别、语音到文本翻译、语音指令交互和视觉问答，联合训练提升模型的泛化能力。
表示空间对齐分析：利用核对齐（kernel alignment）等方法，评估不同模态在模型内部的表示空间对齐程度，优化多模态特征融合效果。