這項(xiàng)由小米公司HyperAI團(tuán)隊(duì)開展的研究發(fā)表于2024年12月，論文編號(hào)為arXiv:2512.14052v1。有興趣深入了解的讀者可以通過該編號(hào)查詢完整論文內(nèi)容。

當(dāng)我們拿起手機(jī)拍照、截圖或者瀏覽圖片時(shí)，是否曾經(jīng)希望手機(jī)能像人類一樣"看懂"這些畫面？比如自動(dòng)識(shí)別圖片中的文字、理解復(fù)雜的圖表內(nèi)容，甚至能夠回答關(guān)于圖片的各種問題？這聽起來像科幻電影里的情節(jié)，但小米的研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)把這個(gè)夢(mèng)想變成了現(xiàn)實(shí)。

傳統(tǒng)的多模態(tài)AI大模型就像是一臺(tái)配備了最先進(jìn)攝像頭的超級(jí)計(jì)算機(jī)，雖然功能強(qiáng)大，但體積龐大，只能放在云端服務(wù)器上運(yùn)行。這就好比你想要一臺(tái)能拍攝4K視頻的攝像設(shè)備，但它重達(dá)幾十公斤，每次使用都得搬到專門的攝影棚里。顯然，這樣的設(shè)備雖然性能出眾，卻無法隨身攜帶，更別說裝進(jìn)我們的手機(jī)里了。

小米團(tuán)隊(duì)面臨的挑戰(zhàn)就是要把這臺(tái)"超級(jí)計(jì)算機(jī)"的能力塞進(jìn)手機(jī)這樣的小空間里。這就像要把一整個(gè)專業(yè)攝影工作室的功能都?jí)嚎s到一臺(tái)便攜相機(jī)里，既要保持畫質(zhì)，又要控制體積和耗電量。經(jīng)過深入研究，他們開發(fā)出了HyperVL模型，這是一個(gè)專門為手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備量身定制的多模態(tài)AI大模型。

HyperVL的核心創(chuàng)新在于解決了一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)難題：如何讓AI模型在處理高分辨率圖像時(shí)既保持出色的理解能力，又不會(huì)讓手機(jī)因?yàn)檫\(yùn)算負(fù)荷過重而卡頓甚至死機(jī)。研究團(tuán)隊(duì)采用了一種巧妙的"圖像切塊"策略，就像是把一張大海報(bào)切成若干小塊，讓AI逐塊處理，而不是一次性處理整張大圖。這樣既控制了內(nèi)存使用峰值，又保證了處理效果。

更有趣的是，研究團(tuán)隊(duì)還為HyperVL配備了兩項(xiàng)"黑科技"。第一項(xiàng)是"視覺分辨率壓縮器"，這就像是給AI裝上了一雙智慧的眼睛，能夠自動(dòng)判斷每張圖片需要多高的分辨率來處理。就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的攝影師，看到風(fēng)景照時(shí)會(huì)選擇高分辨率拍攝以捕捉細(xì)節(jié)，而拍攝簡(jiǎn)單的文檔時(shí)則會(huì)適當(dāng)降低分辨率以節(jié)省存儲(chǔ)空間。這個(gè)壓縮器讓AI能夠根據(jù)圖片的復(fù)雜程度自動(dòng)調(diào)節(jié)處理精度，既保證了效果又節(jié)省了計(jì)算資源。

第二項(xiàng)技術(shù)叫做"雙一致性學(xué)習(xí)"，這個(gè)概念聽起來很復(fù)雜，但用一個(gè)簡(jiǎn)單的比喻就能理解。設(shè)想你有兩個(gè)學(xué)生，一個(gè)是記憶力超強(qiáng)但學(xué)習(xí)速度較慢的"學(xué)霸"，另一個(gè)是反應(yīng)敏捷但基礎(chǔ)稍弱的"快手"。雙一致性學(xué)習(xí)就是讓"快手"向"學(xué)霸"學(xué)習(xí)，通過不斷的練習(xí)和指導(dǎo)，最終讓"快手"也能達(dá)到接近"學(xué)霸"的水準(zhǔn)，但保持自己速度快的優(yōu)勢(shì)。在HyperVL中，這意味著一個(gè)輕量級(jí)的AI模型能夠在保持快速響應(yīng)的同時(shí)，獲得接近大型模型的理解能力。

為了驗(yàn)證HyperVL的實(shí)際效果，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了大量的測(cè)試。他們?cè)O(shè)計(jì)的測(cè)試場(chǎng)景涵蓋了我們?nèi)粘Ｉ钪锌赡苡龅降母鞣N圖像理解任務(wù)。比如，當(dāng)你用手機(jī)拍攝一張復(fù)雜的數(shù)學(xué)題時(shí)，HyperVL不僅能準(zhǔn)確識(shí)別題目中的每個(gè)數(shù)字和符號(hào)，還能一步步解出答案。當(dāng)你截取一張包含圖表的網(wǎng)頁時(shí)，它能夠讀懂圖表中的數(shù)據(jù)趨勢(shì)，回答你關(guān)于數(shù)據(jù)變化的問題。甚至當(dāng)你拍攝手機(jī)界面的截圖時(shí)，HyperVL還能理解界面布局，幫你分析如何更高效地使用某個(gè)應(yīng)用。

在性能測(cè)試中，HyperVL表現(xiàn)出了令人驚喜的能力。在多個(gè)權(quán)威的AI評(píng)測(cè)基準(zhǔn)上，這個(gè)只有18億參數(shù)的"小模型"竟然能夠與那些參數(shù)量達(dá)到幾十億的"巨無霸模型"相提并論。這就像是一臺(tái)小型家用車在油耗、機(jī)動(dòng)性方面勝過豪華SUV，同時(shí)在核心性能指標(biāo)上也毫不遜色。特別是在文字識(shí)別、圖表理解和文檔分析這些實(shí)用場(chǎng)景中，HyperVL的表現(xiàn)甚至超越了許多更大規(guī)模的模型。

更重要的是，HyperVL在真實(shí)手機(jī)環(huán)境中的表現(xiàn)同樣出色。研究團(tuán)隊(duì)在高通8750平臺(tái)上進(jìn)行的實(shí)際測(cè)試顯示，與傳統(tǒng)模型相比，HyperVL的處理速度提升了約13倍，內(nèi)存占用減少了近7倍。這意味著用戶在使用這項(xiàng)技術(shù)時(shí)，不僅能獲得更快的響應(yīng)速度，手機(jī)也不會(huì)因?yàn)檫\(yùn)行AI模型而變得發(fā)燙或耗電過快。

為了讓HyperVL真正理解各種復(fù)雜場(chǎng)景，研究團(tuán)隊(duì)還構(gòu)建了一個(gè)覆蓋面極廣的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。這個(gè)數(shù)據(jù)集就像是一本包羅萬象的"視覺百科全書"，包含了圖片說明、視覺問答、文字識(shí)別、文檔理解、物體定位、界面分析、STEM學(xué)科內(nèi)容等各個(gè)領(lǐng)域的樣本。研究人員還特別注重?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量，建立了一套嚴(yán)格的數(shù)據(jù)篩選和去重機(jī)制，確保AI學(xué)習(xí)的內(nèi)容既豐富又準(zhǔn)確。

在具體的訓(xùn)練過程中，研究團(tuán)隊(duì)采用了分階段的策略。就像培養(yǎng)一個(gè)多才多藝的學(xué)生，他們首先讓AI學(xué)會(huì)基本的視覺-語言對(duì)應(yīng)關(guān)系，然后逐步增加知識(shí)面，最后專門訓(xùn)練復(fù)雜的多任務(wù)推理能力。整個(gè)過程消耗了大約352.5億個(gè)訓(xùn)練樣本，相當(dāng)于讓AI"閱讀"了數(shù)十萬本圖文并茂的教科書。

為了驗(yàn)證模型的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，研究團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了一系列貼近實(shí)際使用場(chǎng)景的內(nèi)部測(cè)試。比如在用戶意圖識(shí)別測(cè)試中，HyperVL能夠通過分析手機(jī)截圖，準(zhǔn)確理解用戶可能的搜索需求，并生成恰當(dāng)?shù)乃阉鹘ㄗh。在圖文創(chuàng)作任務(wù)中，它能夠根據(jù)用戶上傳的圖片，生成符合社交媒體風(fēng)格的文案內(nèi)容。在界面解析測(cè)試中，HyperVL展現(xiàn)了出色的結(jié)構(gòu)化信息提取能力，能夠從復(fù)雜的訂單頁面中準(zhǔn)確提取各種關(guān)鍵字段。

研究團(tuán)隊(duì)還深入分析了HyperVL的各個(gè)技術(shù)組件的貢獻(xiàn)。他們發(fā)現(xiàn)，雙一致性學(xué)習(xí)機(jī)制能夠?yàn)槟Ｐ蛶盹@著的性能提升，特別是在需要精細(xì)視覺理解的任務(wù)中，性能改善最為明顯。而視覺分辨率壓縮器雖然只增加了極少的計(jì)算開銷（約2毫秒），卻能實(shí)現(xiàn)平均20%的視覺令牌減少，大大提升了整體效率。

在量化精度測(cè)試中，HyperVL展現(xiàn)出了優(yōu)異的穩(wěn)定性。即使在4位權(quán)重量化的極端壓縮條件下，模型仍能保持98%以上的原始性能，這為實(shí)際部署提供了更大的靈活性。用戶可以根據(jù)自己手機(jī)的硬件條件和使用需求，在性能和效率之間找到最佳平衡點(diǎn)。

值得一提的是，HyperVL的訓(xùn)練和優(yōu)化過程充分考慮了移動(dòng)設(shè)備的特殊需求。研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)高通NPU的硬件特性進(jìn)行了專門優(yōu)化，通過串行處理策略徹底改變了傳統(tǒng)ViT模型的計(jì)算模式。傳統(tǒng)模型在處理高分辨率圖像時(shí)，會(huì)產(chǎn)生巨大的注意力矩陣，超出移動(dòng)設(shè)備的內(nèi)存限制，導(dǎo)致頻繁的數(shù)據(jù)交換和延遲飆升。HyperVL通過處理固定大小的小塊，確保所有中間計(jì)算都能在高速緩存中完成，從根本上解決了這個(gè)問題。

從技術(shù)發(fā)展的角度來看，HyperVL代表了多模態(tài)AI走向移動(dòng)化的重要里程碑。它證明了通過巧妙的架構(gòu)設(shè)計(jì)和優(yōu)化策略，完全可能在保持強(qiáng)大功能的同時(shí)，將AI模型成功適配到資源受限的移動(dòng)設(shè)備上。這不僅為AI技術(shù)的普及應(yīng)用開辟了新的道路，也為未來的移動(dòng)AI產(chǎn)品提供了寶貴的技術(shù)參考。

研究團(tuán)隊(duì)在論文中還展示了大量令人印象深刻的應(yīng)用案例。比如，當(dāng)用戶拍攝一道復(fù)雜的幾何題時(shí)，HyperVL不僅能識(shí)別圖形和文字，還能理解空間關(guān)系，提供詳細(xì)的解題步驟。當(dāng)面對(duì)包含多種語言的復(fù)雜文檔時(shí)，它能夠準(zhǔn)確提取信息并回答相關(guān)問題。這些能力的實(shí)現(xiàn)，標(biāo)志著移動(dòng)AI正在從簡(jiǎn)單的圖像識(shí)別向真正的智能理解轉(zhuǎn)變。

展望未來，HyperVL技術(shù)的應(yīng)用前景十分廣闊。在教育領(lǐng)域，學(xué)生可以隨時(shí)拍攝書本或黑板內(nèi)容，獲得即時(shí)的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)。在工作場(chǎng)景中，用戶可以通過拍攝文檔或圖表，快速提取和整理信息。在日常生活中，從讀懂復(fù)雜的說明書到理解街頭的外語標(biāo)識(shí)，HyperVL都能提供有效的幫助。

當(dāng)然，這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展也面臨著持續(xù)的挑戰(zhàn)。隨著用戶需求的不斷提升和應(yīng)用場(chǎng)景的日益復(fù)雜，如何在有限的移動(dòng)設(shè)備資源下進(jìn)一步提升AI的理解能力，仍然需要研究人員的持續(xù)努力。研究團(tuán)隊(duì)也在論文中提到了未來的改進(jìn)方向，包括探索自適應(yīng)稀疏化技術(shù)、擴(kuò)展到視頻理解場(chǎng)景，以及融入個(gè)性化學(xué)習(xí)能力等。

總的來說，小米HyperVL的研究成果為我們展示了一個(gè)令人興奮的未來圖景：AI不再是高高在上的云端技術(shù)，而是真正能夠隨身攜帶、隨時(shí)使用的智能助手。當(dāng)這樣的技術(shù)真正普及時(shí)，我們的手機(jī)將不再只是通訊工具，而是真正具備"看懂世界"能力的智能伙伴。這種技術(shù)進(jìn)步帶來的改變，可能會(huì)比我們現(xiàn)在想象的更加深遠(yuǎn)和廣泛。

Q&A

Q1：HyperVL模型相比傳統(tǒng)AI模型有什么優(yōu)勢(shì)？

A：HyperVL最大的優(yōu)勢(shì)是專為手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備優(yōu)化，在保持強(qiáng)大理解能力的同時(shí)大幅降低了資源消耗。它的處理速度比傳統(tǒng)模型快13倍，內(nèi)存占用減少7倍，同時(shí)在圖像理解、文字識(shí)別等核心任務(wù)上的表現(xiàn)不遜色于大型模型。更重要的是，它能根據(jù)圖片復(fù)雜度自動(dòng)調(diào)節(jié)處理精度，既保證效果又節(jié)省資源。

Q2：小米HyperVL能處理哪些類型的圖像任務(wù)？

A：HyperVL的應(yīng)用范圍很廣，包括數(shù)學(xué)題目求解、圖表數(shù)據(jù)分析、文檔信息提取、界面布局理解、多語言文字識(shí)別等。比如拍攝復(fù)雜的幾何題時(shí)能提供解題步驟，截取圖表時(shí)能分析數(shù)據(jù)趨勢(shì)，拍攝手機(jī)界面時(shí)能理解操作邏輯。它還能進(jìn)行圖文創(chuàng)作，根據(jù)圖片內(nèi)容生成適合的文案。

Q3：HyperVL技術(shù)什么時(shí)候能在普通手機(jī)上使用？

A：論文展示了HyperVL在高通8750平臺(tái)上的成功運(yùn)行，證明了技術(shù)的可行性，但具體的商業(yè)化時(shí)間表還需要看小米公司的產(chǎn)品規(guī)劃。考慮到這是小米內(nèi)部研究團(tuán)隊(duì)的最新成果，相信在不遠(yuǎn)的將來我們就能在小米手機(jī)上體驗(yàn)到這項(xiàng)技術(shù)帶來的智能化提升。