随手拍了张路边的三花猫,多模态大模型接住了我没说出口的半句话

上周三下班,在单元门旁边蹲了12分钟。

风卷着梧桐叶打在电动车座上,那只常蹲在这儿的三花猫团着身子,尾巴卷成个圈,眼神斜斜瞟着路过的人,跟我上次被领导临时拉去开两小时没结论的会时的表情,分毫不差。

我掏出手机拍了三张照片,翻来覆去想朋友圈文案,打了删删了打,半小时凑不出一句顺的。突然想起上周刚更的那个多模态工具,直接把最满意的那张拖进去,敲了半行字:”这猫蹲得跟我上次开大会的表情一模一样”。

没等我打完后半句,回复跳出来了。

“建议给它脚边放个温乎的豆浆,它看起来已经在这儿等了二十分钟了,比你上次等领导批假的耐心还足。”

我盯着屏幕愣了三秒。

它怎么知道我上次等领导批假等了快半小时?哦不对,我根本没说过这句话。它只是从照片里猫的姿态、我打的那半行字的语气,拼出来了那种又疲惫又有点好笑的松弛感。太准了。

别被“多模态”这三个字唬住

很多人第一次听这词,觉得是啥离自己八丈远的技术概念。真不是。

你回忆下两三年前用的大模型,本质就是个纯靠文字吃饭的笔友。你得把所有信息敲成字发过去,它才能接得上话。你要是忘了说”我现在在路边拍了张猫”,直接问”这猫可爱不”,它能给你扯半小时关于猫的品种科普,完全不知道你说的是哪只。

那时候的所谓“能看图”的功能,更像个外挂的识字工具。你拍张图,它先把图上的字转成纯文本,再喂给原来的文字模型读,整个过程是断开的——就像你跟人说话,中间隔了个只会逐字翻译的机器,人家得先把你说的话翻成另一门语言,理解完了再翻成中文回你,中间错漏能绕三圈。

现在的多模态大模型,从根上就换了思路。

多模态大模型识别手写便签与街拍猫的交互界面
多模态大模型识别手写便签与街拍猫的交互界面

它从一开始训练的时候,就没把图片的像素、语音的波形、文字的语义拆成互不相关的几堆。就像你自己感知世界的方式一样:你看到猫蹲在车座上的瞬间,不会先把眼睛看到的色块翻译成文字,再调动脑子里的情绪,你是一眼就get到”这猫好拽,跟我上次开会的状态好像”,整个反应是连在一起的,没有中间的翻译环节。

它能接住你没说出口的半句话,靠的根本不是啥读心术,就是把这种“看东西的时候同步带情绪、带联想”的人类习惯,揉进了训练逻辑里。

你以为它是“看个图说话”?差远了

我身边好多人对多模态的认知,还停留在“给图片配个文艺文案”“识别一下图上有啥东西”的阶段。真的把它想浅了。

上次我在厨房台面上摊了半袋开封的大米,倒了小半瓶生抽,台面上还撒了两滴没擦的酱油,我啥字都没打,直接拍了张台面的照片发过去,问”我现在要干啥”。

换作两年前的所谓看图工具,大概率会回”你台面上有大米、生抽、撒了酱油,需要清洁”。

但那次的回复是:”你大概率是要做酱油炒饭,大米先泡10分钟更软,台面上的酱油离你右边的插线板只有三厘米,记得擦的时候别蹭到电源,上次你做炒饭放多了盐的毛病,这次记得少舀半勺。”

我当时真的后背一麻。

它甚至连我上次做炒饭盐放多了的事都“知道”——哦不对,我之前跟它提过一次,说我做酱油炒饭总掌握不好盐量,它把那次的文字记忆,和这次照片里的场景,直接连起来了。

多模态大模型关联像素与文字语义的训练流程示意图
多模态大模型关联像素与文字语义的训练流程示意图

很多人说这是“跨模态理解”,听着玄乎。其实说白了,就是它现在能把你散在各处的、用不同方式说过的事,凑成个完整的认知。你之前打字说过你盐放多了,现在拍了厨房的照片,它不会把这俩事当成完全不相关的输入,而是像个真的跟你聊过天的朋友,能把前后的事串起来。

现在吹得太神的功能,其实还半残

现在吹得太神的功能,其实还半残
现在吹得太神的功能,其实还半残

别听网上那些宣传稿瞎扯,什么多模态能帮盲人实时导航,能一秒看懂病历直接出诊断,能陪老人聊天解闷还能识别老人是不是摔了。

真用的时候,bug能多到你笑出声。

我上周翻出来张小学三年级的运动会照片,照片里我举着个皱巴巴的参与奖奖状,站在跑道边的梧桐树下,我把照片发过去问”我这张照片里当时跑了第几名”。

它一本正经给我回:”你当时跑了100米第一名,站在领奖台上举着奖状,脸上带着笑,是运动会上最耀眼的小孩。”

拉倒吧。

我当时跑了倒数第二,奖状是只要参加就给的参与奖,我那时候因为跑太慢,站在树底下偷偷抹眼泪,照片上的笑脸是挤出来的。

它为啥错得这么离谱?因为它根本没有关于我的私人记忆。它只是从照片里的元素——奖状、跑道、小孩的脸——去匹配它训练过的海量照片里的常见场景,概率上”举着奖状站在跑道边的小孩”,大概率是拿了第一,那它就顺着这个概率编下去。对吧?你总不能指望一个连你私人记忆都没有的工具,比你自己还了解你跑了第几名。

所有靠概率生成的内容,永远会在你最意想不到的地方出错。

你给它发个10分钟的做饭视频,它能顺顺当当给你列出来每一步要放多少盐,但是要是中间你镜头晃了两秒,拍到窗台上站了只麻雀,它下一秒能把菜谱和麻雀的叫声混在一起,给你出个”炒鸟蛋要放三勺生抽”的离谱教程。

说实话,我现在用它,从来不让它碰需要精准判断的事。就当个灵感搭子——拍个路边看到的奇怪广告牌,让它帮我想两句吐槽的话;拍个手写的乱糟糟的会议笔记,让它帮我整理成顺的条目;甚至拍我家猫拆家的现场,让它帮我给猫写个检讨书。

就够了。

再过两年,你根本不会特意提“多模态”这三个字

再过两年,你根本不会特意提“多模态”这三个字
再过两年,你根本不会特意提“多模态”这三个字

现在大家还把“多模态大模型”当个新鲜功能,就像十几年前大家刚用上能上网的智能手机的时候,见人就会说”我这手机能刷网页”。

谁现在会特意提啊?

以后你打开手机,对着屏幕说两句话,拍张你正在拼的乐高的照片,甚至直接录一段你跑步的视频,它自动帮你找缺的乐高零件,帮你配下一步的拼接示意图,帮你算你今天跑的配速是不是比上周快了。你根本不会意识到,你现在用的这个工具,是个”多模态大模型”。

未来你不会刻意感知到多模态的存在,它就像你手机里的输入法,像你平时用的导航,变成个没什么存在感的基础功能。你不会天天把”我在用输入法”挂在嘴边,因为它已经变成了像空气一样的存在。

哦对,上次我把那张三花猫的照片发朋友圈,最后配的文案,还是它帮我补完的。

“它蹲在那儿等风,我蹲在那儿等下班,我们都有光明的未来。”

我盯着这句话看了半天。

真的,比我自己想的好太多。

作者|科技

排版|科技

审核|知知

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