VITA 模型解读，实时交互式多模态大模型的 pioneering 之作
写在前面：实时交互llm
今天回顾一下多模态模型VITA，当时的背景是OpenAI 的 GPT-4o 惊艳亮相，然而，当我们将目光投向开源社区时，却发现能与之匹敌的模型寥寥无几。当时开源多模态大模型（MLLM），大多在以下一个或多个方面存在局限：
- 模态支持不全：大多聚焦于文本和图像，对音频、视频的支持有限。
- 交互体验割裂：难以实现真正的实时、低延迟、可打断的自然语音交互。
- 端到端能力不足：往往依赖于多个独立模型的级联（如 ASR-LLM-TTS），存在错误累积和优化困难的问题。
在这样的背景下，VITA (Vision, Interaction, Text, Audio) 应运而生。由腾讯优图实验室等机构联合推出的 VITA，被誉为首个开源的、能够同时处理视频、图像、文本和音频模态，并具备先进多模态交互体验的 MLLM。它不仅仅是对 GPT-4o 的追赶，更是开源社区在探索统一、交互式多模态智能道路上迈出的重要一步。
本篇博客将作为 VITA 的深度技术解读，带你深入剖析其设计思路、模型架构、训练策略、推理机制，