NEO – 商湯聯合南洋理工開源的全新多模態模型架構

NEO，一項由商湯科技與南洋理工大學攜手孕育的開創性多模態模型架構，以“原生多模態架構（Native VLM）”的身份嶄露頭角。它憑借底層架構的深刻革新，旨在突破傳統多模態模型的既有藩籬。其核心亮點包括：原生圖塊嵌入（Native Patch Embedding），能夠以前所未有的精細度洞察圖像的細微之處；原生三維旋轉位置編碼（Native-RoPE），巧妙契合圖像與文本的自然結構；以及原生多頭注意力（Native Multi-Head Attention），顯著增強模型對復雜圖文關聯的洞察力。

NEO的獨特之處

• 原生多模態深度融合：NEO的基石在于其底層架構設計，實現了圖像與文本的無縫深度交融，徹底擺脫了傳統多模態模型中模塊化拼接的局限，能夠更自然地駕馭混合了圖像與文本的內容。
• 數據效能的極致釋放：令人矚目的是，NEO在僅需相對少量數據（例如3.9億圖像文本對）的情況下，便能達成業界頂尖的視覺感知水平，極大提升了數據利用效率，有效降低了訓練成本。
• 性能的非凡展現：在多項權威評測中，NEO均表現出卓越的實力，無論是在圖像理解、文本生成，還是在圖文推理任務上，都能提供高水準的輸出。
• 推理的超高性價比：尤其是在中小型參數規模（如0.6B-8B）下，NEO在邊緣部署和推理效率方面展現出強大的競爭力，使其能夠勝任廣泛的實際應用場景。
• 開放共享與生態共建：商湯科技已將2B和9B兩種規模的NEO模型公之于眾，旨在激發開發者和研究人員在此架構基礎上進行更深入的探索與應用，共同構建下一代多模態技術標準。

NEO的技術精髓

• 原生圖塊嵌入（Native Patch Embedding）：通過自底向上的連續映射機制，將圖像像素直接整合至模型內部，規避了傳統圖像分詞器（tokenizer）的離散化處理，從而更精微地捕獲圖像細節，增強圖像建模能力。
• 原生三維旋轉位置編碼（Native-RoPE）：此項創新巧妙地解耦了圖像與文本在三維時空頻率上的分配，為圖像賦予高頻編碼，為文本注入低頻編碼，更好地貼合兩種模態的內在結構，支持在復雜場景下對空間結構的關聯分析。
• 原生多頭注意力（Native Multi-Head Attention）：在一個統一的框架內，NEO能夠同時實現文本的自回歸注意力機制和視覺的雙向注意力機制，極大地提升了模型對圖文之間復雜關系的理解深度，從而支持對圖文混合內容的深入理解與推理。
• 底層架構的顛覆性創新：NEO的革新源于其底層架構的根本性重塑，實現了多模態信息的深度融合，而非簡單的模塊堆砌，從本質上打破了傳統多模態模型的性能瓶頸，全面提升了模型的整體效能。
• 訓練與推理的效率飛躍：通過精妙的架構設計優化，NEO在訓練與推理流程中均展現出更高的效率，特別是在中小型參數規模下，能夠實現更低的計算開銷和更快的推理速度，使其在實際部署中更具優勢。

NEO的探索入口

• Github代碼庫：https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/NEO
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2510.14979

NEO的廣闊應用前景

• 圖像與文本的創意生成：NEO能夠依據文本指令創作出高質量的圖像，亦能從圖像內容提煉出精準的文本描述，為創意設計、內容生產等領域注入新活力。
• 智能搜索與個性化推薦：憑借對圖像與文本深層語義的深刻理解，NEO能為用戶提供更為精準的搜索結果和量身定制的推薦服務，顯著優化用戶體驗。
• 多模態智能問答：NEO能夠應對圖文混合的問答挑戰，整合圖像與文本信息，提供更準確的解答，適用于教育、客戶服務等多元化場景。
• 智能駕駛與機器人視覺：NEO卓越的圖像理解能力，可應用于智能駕駛的場景感知、物體識別，以及機器人視覺中的環境認知與導航。
• 工業檢測與智能監控：NEO能夠快速且精確地識別圖像中的異常與瑕疵，為工業生產過程中的質量控制和監控系統提供有力支持。
• 輔助醫療影像診斷：NEO可協助醫務人員進行醫學影像的分析與診斷，并結合病歷文本信息，提供更為全面的診療建議。