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GPT-4o式的多模态大模型（LMMs）展现出在文本、视觉和语音模态上的全能能力，其在线语音服务还能在语音交互过程中同步提供中间文本结果（即用户输入和模型响应的转录内容），为用户提供“边看边听”的灵活交互体验。因此，如何构建支持文本、视觉和语音三种模态的多模态大模型成为近期研究热点。现有的多模态大模型通常利用多个编码器提取各个模态的表示，然后将各模态表示沿序列维度拼接并输入至大语言模型基座中以生成回复。这些基于拼接的方法简化了模态集成过程，但它们在很大程度上依赖大规模数据，以数据驱动的方式学习模态对齐。此外，这种基于拼接的维度对齐方式缺乏足够的灵活性，无法像GPT-4o那样在语音交互过程中同时生成中间文本结果。
为应对这一挑战，中国科学院计算技术研究所自然语言处理团队提出了文本-视觉-语音多模态大模型——Stream-Omni，其能同时支持各种模态组合下的交互。通过对各模态间的关系进行更有针对性的建模，Stream-Omni实现了更加高效和灵活的文本-视觉-语音模态对齐。仅依赖包含2.3万小时语音的多模态数据，Stream-Omni即可具备文本交互、语音交互、基于视觉的语音交互等各种模态上的交互能力。与此同时，依赖于创新的语音建模方式，Stream-Omni能在语音交互过程中像GPT-4o一样同步输出中间文本转录结果，为用户提供全方位的多模态交互体验。
在本实例中，在指令分别通过文本和语音输入的情况下，VITA-1.5给出了两个相互矛盾的回答：“不允许前往二楼”和“直接通往二楼”。这一在面对不同模态指令时产生的矛盾回应，源于沿序列维度拼接视觉、语音和文本表示来实现多模态对齐的方法，并未对语音与文本模态之间的语义进行严格对齐建模。相比之下，Stream-Omni引入语音到文本的映射机制，实现了语音与文本表示之间更精确的语义对齐。因此，Stream-Omni在不同模态下表现更加一致，无论指令是通过文本还是语音输入，都能生成相似的响应。另外，Stream-Omni还能生成高质量的语音回复，更多实例请在体验。
1、依法制定标准，规范执法工作。市、县(市)区档案部门始终把档案行政执法检查作为依法管理档案事业的重要手段来抓，依法加强对全市档案工作的监督、检查、指导。完成了__市档案立法调研计划、和形成了《__市档案条例(征求意见稿)》，拟写了行政审批、行政执法责任追究等方面的服务承诺。结合__市社会经济发展软环境建设，完成了政府信息公开中法律依据类、行政执法类的内容上报和行政许可、受理违法案件、表彰奖励、业务指导工作流程。完成了行政执法依据、权限、职责的梳理和行政处罚、复议、赔偿程序的制定工作及规范性文件的清理工作。拟定了《__市档案局20__年法制宣传教育与依法治市暨法治__建设》和《__市档案局开展阳光政务推进依法行政和行政审批制度改革工作有关规定》及自由裁量权的行政处罚项目、规范行政处罚自由裁量权、规范标准及相关制度。与市人大、市政府法制办、市发改委联合组织开展了20__年__市重点投资建设项目档案管理工作执法检查，并将检查结果上报市人大和市政府，对存在问题的单位下发了整改通知书，结合检查中存在的问题及时对20__年、20__年市级重点项目单位主管档案管理工作的部门领导及专兼职档案人员80余人进行了业务培训，为提高重点投资项目档案管理工作的水平奠定了良好基础。上报了__市档案局xx普法中期检查情况，推动了全市依法治档各项工作的全面开展。
