henry 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
要我说，诺兰的《星际穿越》，还是拍保守了。
电影里，两个平行时空的交汇，要靠摩斯密码。
而今天，AI已经能“附”到任何物体或角色身上，让它们在另一个世界里开口、行动，和你实时视频通话。
比如，这只小猫可以一边说着土味情话，一边弓背、摇尾巴、抬爪子，还能在自己的世界里来回走动（注意看，它脚下的影子也会随之变化）。
重要的是，这些反应并不是提前编排好的。
小猫会跟着你的声音即时变化：你说一句，它就根据新的输入作出新的动作和回应。
而这只小猫背后，就是Vivix最新发布的实时交互多模态模型A1。
A1让用户可以像打视频电话一样，与屏幕另一端的虚拟角色持续交流。
相比传统数字人和视频生成模型，A1最大的不同在于——
屏幕里的角色真正拥有了身体。它不再只是对着镜头说话，而是能够行动、转身、改变姿态，并与所在世界里的物体和环境持续互动。
可以说，这种感觉，真的像在和另一个平行世界连线。
与此同时，为了让角色背后的世界也变得更加丰富，Vivix还同步推出了W1。
W1让用户不再只是站在屏幕外看故事，而是可以随时介入，改变人物的选择、行动，以及接下来的剧情走向。
△ Vivix-W1展示实时导演能力
看到这里你可能会想：这得多吃算力啊？
但据Vivix官网技术博客介绍，A1虽然拥有近30B激活参数，却通过MJD、原生NVFP4训推策略和一套自研的通信-计算调度+mega-kernel推理基础设施，将部署门槛极致地压到了消费级GPU实时推理，近似画质下推理效率提升了近两个数量级。
与此同时，其流式调度器响应新输入的时间最短为300毫秒，从用户发出输入，到画面首次出现可见反应，延迟平均0.6秒。
也就是说，这边话音刚落，屏幕另一端的角色基本已经动起来了。
官方现已开放内测，欢迎访问官网及API开放平台申请体验：https://vivix.ai/
它究竟是怎么做到的？
统一流式架构与原生交互建模
这通平行世界的视频电话要真正接通，第一步不是让角色回答得多聪明，而是让它在持续生成过程中，始终还是同一个角色、身处同一个世界。
Vivix将A1定位为全球首个在一套原生流式架构中，统一多模态参考、实时交互和流式生成的基础模型。
拆开来看，A1在模型层面主要做了三件事：
参考条件要持续生效，新的交互要随时插进来，音频和视频还得一直往下生成。
统一多模态参考、交互与流式生成
为了实现上面的效果，A1首先把多模态参考、实时交互和视频生成，统一进了一套原生流式架构。
这听起来像是把几个模块接在一起，但真正困难的地方在于：
模型既要随时响应用户的新输入，又要在不断向前生成的过程中，维持角色、物体和场景的长期一致性。
传统clip-based视频模型通常一次生成一个完整片段，由于可以提前看到整个片段，它能够统筹前后的动作和画面，相对容易保证人物、场景和物体关系不发生明显变化。
流式生成却没有这样的条件，它不知道几秒之后会发生什么，只能一边看着已经生成的画面，一边接收用户刚刚发来的指令，实时预测下一段内容。
这就像一边铺铁轨，一边开火车。生成持续得越久，误差就越容易不断累积。角色的外形、位置和动作可能逐渐漂移，物体与场景之间的空间关系也可能被破坏。
最简单的解决办法，自然是让角色少动一点，用僵硬换稳定。
但一只不敢转身、不敢走动，甚至不能真正接触环境的猫，显然谈不上拥有身体。
A1的做法，是把图片、视频、声音、交互历史和已经生成的内容共同写入持续状态，让它们在后续流式生成中反复生效。
具体的，A1通过因果时序建模和流式状态维护，让相邻动作保持连续，并在更长时间范围内维持角色身份、场景和物体关系。
其中，局部连续性先验负责让相邻动作自然接上，全局序列先验则看住更长时间里的角色身份、场景和物体关系。
在此基础上，模型同时优化开放式指令遵循、时间连续性、角色一致性、物体一致性和运动动态，重点处理长期生成中的视觉漂移、误差累积和动作衰减。
换句话说，A1既要保证角色一直是它自己，也不能因为怕出错，就让它站在原地一动不动。这是它与现有所有数字人相关模型产品最大的差别。
不过，让角色和世界保持连续，只解决了“它还在不在”的问题。
想要像视频通话一样互动，它还得听懂文字之外正在发生的一切。
Speech、Audio、Gesture与Event统一建模
今天的大多数数字人，本质上还是一条串起来的流水线：
ASR先把语音转成文字，LLM根据文字生成回答，TTS再把回答变成声音，最后由Motion Model或Video Model补上口型和动作。
这套方法可以工作，但链路每多一层，就会多一次等待和信息交接。
更麻烦的是，很多信息根本没法被完整压缩成文字。
一句话里的语气、停顿和情绪，环境里突然响起的雷声、风声，或者画面中出现的手势和动作，都可能在转写过程中被丢掉。
A1没有把ASR文本当作唯一的交互中间表示，而是直接建模语言语义、声学特征、非语言声音、环境事件、手势和动态视觉信号。
如上图所示，多模态上下文（包含音视频参考、系统prompt、历史帧等）会原生多模态地输入给A1模型，模型在最小时间片内（约300ms）就会推理出对上述上下文的最新响应token。这部分可以理解为模型的“快思考”。
更上层的Director Agent则负责“慢思考”——推理、思考、tool use，并异步给出长时序的宏观行为控制。
于是，角色不必只等一轮完整的文字转写结束后再行动。
用户的语气发生变化，环境里突然出现新的声音，或者画面中有人做出新的动作，都可以成为新的触发信号，继续改变尚未生成的内容。
这就是A1所强调的持续聆听和事件触发响应。
感知、规划、行为控制和音视频生成，不再是几个各自排队的离线任务，而是进入了同一条实时链路。
到了这里，角色已经能够听懂用户，也知道接下来该做什么。
但如果下一帧要等上几秒，这通视频电话依然打不起来。
MJD把8-Step压缩到2-Step
实时性的下一道瓶颈，来自视频扩散本身。
视频扩散的不同采样步骤承担着不同任务：有的先搭出语义结构和运动方向，有的补充局部细节，还有的负责维持前后画面的连续性。
因此，直接减少采样步数，往往会同时损失动作幅度、画面细节和长时稳定性。
为此，Vivix提出MJD（Multidimensional Joint Distillation，多维联合蒸馏），以8-Step版本作为质量基线，把不同去噪阶段承担的能力共同压缩进2-Step模型，而不是只针对单帧画质蒸馏。
具体的，MJD同时优化三个目标：
Short-Horizon Generation Quality：保留快速采样下的视觉细节和运动表现； Long-Horizon Temporal Consistency：抑制连续rollout中的漂移与累计误差； Multimodal Distribution Alignment：对齐latent空间、像素空间以及语义和动作分布。
此外，为防止模型通过少动换取稳定，MJD还让学生模型学习教师模型更完整的动作分布，同时在latent潜空间和原始数据空间中进行优化。
前者看住整体生成分布，后者补充细小动作、视觉纹理和长期累计误差优化。
由此，视频扩散从8-Step质量基线压缩到2-Step推理，同时保持了接近8-Step版本的短时画质、指令遵循、运动表现和长时稳定性。
近30B激活参数模型如何跑进消费级显卡
近期市面上陆续出现一些近似实时推理的视频生成模型，包括一系列实时视频“世界模型”。
他们的实现方式通常是基于小参数量（如1~5B）或较大的VAE压缩比（如16x16x8）来实现，牺牲了模型的capacity，导致模型效果要么不能有大运动，要么就会频繁出现较大artifacts。
从技术博客中我们看到Vivix本次发布的两个模型的有效激活参数接近30B，并采用了8x8x4的高质量压缩率，计算下来每秒token吞吐需要做到前述工作的数十倍，这对模型推理成本和实时性带来了极大挑战。
为了稳稳接住这条实时链路，Vivix还推出了VMI，也就是Vivix Model Infra。
VMI的思路可以概括为三步：把互相干扰的任务拆开，让模型以更低精度运行，再把计算、通信和内存统一调度。
Encoder与Decoder解耦
第一步，是把容易互相堵车的任务拆开。
多模态Encoder负责处理图片、视频、语音和其他参考条件，更适合用大Batch追求高吞吐；Real-Time Decoder Loop则要连续逐帧生成，更在意低延迟、稳定输出和随时打断。
如果把两者塞进同一个资源池，Encoder正在处理的批量任务，就可能堵住Decoder的实时链路。
VMI因此把它们拆成独立服务，分别配置进程、资源池和扩缩容策略。
参考图片和语音可以集中编码，正在进行的视频互动则不用在后面排队。
在服务层完成Encoder与Decoder解耦之外，VMI还在推理阶段引入prefill/decode分离，并重新设计了KV Cache传输层。
这两种“拆开”处理的是不同问题：
前者隔离不同类型的任务负载，后者减少推理阶段之间的状态搬运和等待。按照Vivix的说法，这构成了其面向实时视频生成的PD分离架构。
整套链路最终支持稳定连续生成、模型级打断和实时重定向，Encoder与Decoder也可以独立弹性伸缩。
据悉，这套流式调度器响应新输入最短仅需300毫秒，从用户给出新指令到画面出现可见反应，平均延迟低于0.6秒。
原生NVFP4训推协同
把编码和解码拆开，相当于先把道路疏通了。
接下来更直接的问题是：近30B激活参数的模型，怎么装进消费级显卡？
答案首先指向4-bit。
更低的数值精度可以减少显存占用和计算量，但视频扩散模型偏偏对量化误差格外敏感。
单步计算中的微小数值偏差会沿去噪链路和长时间rollout不断累积，最终表现为细节退化、角色漂移和时序不稳定。
所以，真正困难的并不是“能不能用4-bit跑起来”，而是跑起来以后，视频还能不能保住动作、细节和长期稳定性。
针对这一问题，VMI把Blackwell GPU支持的NVFP4 GEMM直接设为目标推理路径，并在训练和蒸馏阶段引入low-precision-aware distillation，让模型提前适应4-bit数值分布，而非训练完成后直接做PTQ。
此外，针对视频生成链路，VMI还加入了专门的去噪误差校正，压住量化误差在不同timestep和连续帧之间的累积。
整套训练过程也会直接对齐最终部署使用的NVFP4 GEMM Kernel，减少训练精度与推理精度之间的分布偏移。
实测现实，NVFP4相对BF16基线实现了生成质量接近无损，同时降低显存占用并提高推理吞吐。
极致的计算、通信调度与mega-kernel
NVFP4让模型装得下、算得动。
但在多卡系统里，还有最后一道不太显眼的瓶颈：GPU、PCIe和显存不能总在彼此等待。
在RTX级消费GPU上，多卡通信主要经过PCIe。
如果GPU算完以后等数据，PCIe传完数据以后等计算，大量冷状态还一直占着显存，那么即使每一个单独模块都很快，整条链路依然跑不起来。
VMI为此构建了Compute-Communication-Memory Co-Scheduling Engine，将计算、通信和显存调度统一纳入同一张推理执行图。
它先让Attention通信、显存Offload和跨服务数据传输运行在不同CUDA Stream中，尽可能和GPU计算重叠；
再把计算与通信融合进Mega Kernel，减少中间状态写回和同步等待；
最后利用CUDA Graphs捕获整张流式推理图，把原本数百次Kernel Launch压缩成少量统一提交。
说得直白一点，就是能并行的尽量并行，能合并的尽量合并，不让Python、CPU和PCIe成为GPU前面的红灯。
根据测试结果，VMI实现单卡吞吐超过10000 video tokens/s；在多卡链路中，PCIe带宽利用率达到88%+。
把三项优化放在一起看，逻辑其实很清楚：
Encoder与Decoder解耦，负责疏通实时链路；原生NVFP4训推协同，负责让近30B激活参数模型装得下、跑得动；计算、通信和内存协同调度，则负责消灭多卡系统里那些看不见的等待。
到这里，A1才算完成了从“模型可以交互”，到“交互可以实时运行”的最后一公里。
从一个角色，到一个持续演变的世界
从统一多模态参考与流式生成，到原生交互信号建模；从8-Step压缩到2-Step，再到Encoder/Decoder解耦、原生NVFP4和整套协同调度引擎，六项技术共同补上了实时交互链路中的不同缺口。
一套组合拳下来，最终实现了近30B激活参数、近似无损的消费原生NVFP4、消费级显卡实时生成。
所以，Vivix-A1交付的不再只是一个实时交互的概念，而是一套已经运行起来的原生流式多模态模型。
现在，屏幕另一端的AI已经开始听见你、转过身，并继续在自己的世界里向前走。
今天，A1先让那个角色活了起来。W1想做的，则是让它身后的世界，也跟着你的选择一起改变。
当然，这距离真正的“平行世界”当然还很远。
但至少，这通电话已经传来了第一声回音。
一键三连「点赞」「转发」「小心心」
欢迎在评论区留下你的想法！
— 完 —
🌟 点亮星标 🌟
