摘要：为打造真正的原生巨轮，作者提出两大核心能力：一是“多模态代理式推理”。它要求船只能在浪涌突变时实时调帆，通过分层任务拆解、外部工具调用与具身学习，在数字与物理世界间自如穿梭。从 Operater 到 Claude Computer Use，再到 Gemini
原创 Tofu 至顶AI实验室记得麦哲伦第一次扬帆远航的故事吗？那是一个没有 GPS、没有卫星图像的年代，水手们只能凭星空、风向和罗盘在未知的洋面上摸索前行。要是眼睛只盯着星星而听不到风声，或只顾倾听海浪却看不见暗礁，那么这趟环球之旅必定早早搁浅。
为打造真正的原生巨轮，作者提出两大核心能力：一是“多模态代理式推理”。它要求船只能在浪涌突变时实时调帆，通过分层任务拆解、外部工具调用与具身学习，在数字与物理世界间自如穿梭。从 Operater 到 Claude Computer Use，再到 Gemini 2.0，这些早期原型已显示如何把 GUI、浏览器乃至机器人手臂纳入航行系统。二是“全模态理解与生成”。这意味着船员能听懂海鸥叫、读懂星图、绘制未来海港的草图，并把它们编织成同一段故事。OpenAI o3 的图像链式思考只是第一缕曙光，作者预测，真正的 N‑LMRM 将在统一表示空间里无缝创作、分析和规划，让任何模态都能彼此转译、共振。实现这一蓝图，离不开三条造船工艺：一是将强化学习从数学题扩展到多模态长链推理；二是持续交互式学习，把真实世界的风浪变为模型成长的训练集；三是高质量数据合成流水线，为船体浇筑更坚固的龙骨。绘制海图：基准与数据海域没有可靠的海图，再好的船也难以安全抵达彼岸。作者将现有数据与评测分为理解、生成、推理、规划四大洋域，并细分出视觉中心、音频中心、跨模态生成、GUI 操控等十一条航道。VQA、GQA、MMBench 等老牌关隘依旧重要，而 Video‑MMMU、BrowseComp、GTA 等新航标则让长视频理解、工具链推理与复杂 GUI 操作成为未来测评的必经之路。这些基准不仅标尺苛刻，还在实时更新，提示着研究者哪里暗流涌动、哪里可以抄近道。抵港闲谈：航行的意义与抛锚处说到底，真正打动人的从来不是船体吨位的堆砌，而是老水手在突遇侧风时微调帆角的灵活与从容。多模态推理的发展史正暗示着同样的方向：与其一味扩张参数海港，不如让模型学会在不同浪头上分配不同的动力。感知、思考、计划，这三根桅杆并不该永远满帆高悬，而应像会听风的桅手那样，先读懂风向，再决定是否要升帆、收帆，还是干脆更换航道。同样值得玩味的，是这套逻辑对普通开发者的友好程度。作者以近乎执念的篇幅反复强调，模块化对齐、外部工具检索、长链规划，这些方法大多并不强求“拆船重造”，大多数现成模型在不经重新训练的前提下就能试水。更长远地看，多模态推理让“主动分配注意力”成为可能：未来的智能体会像经验老到的航海家，先用最低的能耗扫描整片海域，再把计算火力聚焦到暗礁丛生之处。那时，导航不只是告诉你目的地，还会根据船身结构、风浪强度、补给余量给出实时调整方案。真正的通用 AI 也许就藏在这种“懂得何时慢、何时快”的节奏里，它未必始终奔跑，却始终在思考。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2505.04921END本文来自至顶AI实验室，一个专注于探索生成式AI前沿技术及其应用的实验室。致力于推动生成式AI在各个领域的创新与突破，挖掘其潜在的应用场景，为企业和个人提供切实可行的解决方案。原标题：《多模态航海图出炉：哈工大团队论文描绘“看听说想”全能AI》 来源：玖囿科普
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