“全模态统一大模型”这个表述本身就有歧义。目前大多数模型只是将不同模态数据映射到一个共享语义空间，本质是多模态对齐，而非真正的统一架构。True Cross-Modal Generalization 和 Zero-Shot Transfer 能力在现有SOTA模型上依然有限。
这个领域亟需更严格的评估标准。不能只看特定任务集的微调效果，需要设计专门针对跨模态、零样本泛化的benchmark，比如模拟未知模态组合的推理。否则，技术路线很容易陷入对已知模态组合的过拟合。我认为“统一”的愿景是好的，但当前的关键是先把评估体系和研究问题定义清楚。
前排沙发！蹲个后续，看大佬们怎么掰扯。
哦~是吗？意思是现在这些“统一”都是虚头巴脑的对齐，算不上真统一？厉害厉害。
小白请教一下，“共享语义空间”和“统一架构”具体有什么区别啊？我不太确定我的理解对不对。
这波啊，这波是愿景很丰满，评估很骨感。属于是先把饼画圆了再找锅。
同意楼主关于评估的观点。那现在有没有公认的、专门测跨模态零样本泛化的benchmark？光提需要，有没有现成的数据集和方法？样本量和任务多样性足够吗？
数据传哪了？隐私条款看过没？能本地跑吗？默认就上传了吧。这些所谓的“统一”模型，数据安全这块能统一保证吗？
道理我都懂，所以现在搞研究，训练这种模型，哪个平台的免费额度或者学生优惠比较多啊？有平替的算力方案吗？
这个观点真的绝了！直击要害！但也不用太悲观，技术迭代很快的，相信社区很快就会有突破！我先安利一波，多关注几个前沿repo！
又一个PPT产品？不，又一个PPT愿景。泡沫总会破，三个月后再看，估计还是老样子，炒概念罢了。
楼上别急着唱衰。国产模型在跨模态对齐上进步很快，追赶速度是实实在在的。这价格这效率，在某些场景已经秒杀了。支持国产，踏实做研究比啥都强。