@rohanpaul_ai: 就在几天前，Thinking Machines Lab (TML) 展示了一种让 AI 交互从轮次式变为连续式的新方法…

就在几天前，Thinking Machines Lab（TML）展示了一种让AI交互从回合制变为连续流的方式——全双工时间对齐微回合。

这是未来近实时AI语音与视频对话的预览，伴随全新的“交互模型”。

而MiniCPM-o 4.5早已通过OpenBMB的Omni-Flow框架实现了相同的核心理念：时间对齐的感知与响应，而非传统的回合制对话。

一个9B参数的全双工全模态模型，能同时看、听、说。

Omni-Flow将交互视为共享时间轴上的连续流，把视觉输入、音频输入以及输出语音/文本对齐到时间块中，使模型能在响应的同时进行感知。

这打破了AI原有的“对讲机式”用户体验：用户说话，模型等待，模型回复。

这不仅仅是一个演示概念。它是一个9B参数的开源模型，附带代码、权重、技术报告，并且可在12GB内存下进行边缘端部署。

它在全模态能力和语音生成质量上也超越了Qwen3-Omni-30B-A3B。

这感觉就像AI一直缺失的交互层。

OpenBMB已经将其作为真正的全双工全模态架构发布，视频token、音频token、LLM隐藏状态、语音token和波形生成全部同步到同一个共享时间轴上。

Thinking Machines（@thinkymachines）： 人们同时进行着交谈、倾听、观察、思考和协作，这一切都在实时发生。我们设计了一个能以同样方式与人协作的AI。

我们分享了我们的方法、初步成果以及模型运行的快速演示。