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VeRL-Omni 是一个面向多模态生成模型的通用 RL 后训练框架，由 VeRL-Omni 团队在 verl 与 vllm-omni 之上构建。覆盖扩散 transformer（Qwen-Image）、混合 AR-DiT（Qwen-Omni）、统一理解 + 生成（BAGEL、HunyuanImage-3.0）等架构。
李诞带火了一个AI娱乐应用贝果，带着好奇，我第一时间通过内部朋友要到了内测资格。最上头的是贝果的“现实 Online”这个产品。它的玩法听上去极其简单：拿起手机，随手一扫，但就在这短短几秒钟里，整个办公室瞬间就被改造成了一个可以实时探索的游戏空间。
近一年以来，统一理解与生成模型发展十分迅速，该任务的主要挑战在于视觉理解和生成任务本身在网络层间会产生冲突。早期的完全统一模型（如 Emu3）与单任务的方法差距巨大，Janus-Pro、BAGEL 通过一步一步解耦模型架构，极大地减小了与单任务模型的性能差距，后续方法甚至通过直接拼接现有理解和生成模型以达到极致的性能。
字节跳动开源了一个口碑还不错的模型——BAGEL （ByteDance Agnostic Generation and Empathetic Language model）, 一个统一多模态基础模型。啥叫“统一”？一个模型就能同时理解和生成文本、图像、视频！
字节最近真的猛猛开源啊……这一次，他们直接开源了GPT-4o级别的图像生成能力。不止于此，其最新融合的多模态模型BAGEL主打一个“大一统”， 将带图推理、图像编辑、3D生成等功能全都集中到了一个模型。
遍地开花？大力出奇迹？字节投身AI洪流。没有人能说清楚这次 AI 带来的爆发机会在哪，但每家公司都害怕错过、尤其是大厂。