ASP.NET Framework WebApi 跨域解决

1 产业痛点：为何现有模型无法满足真实业务需求？

在深入探讨 LongCat-Flash-Omni 之前，我们需要理解当前多模态大模型 (Multimodal Large Language Models, MLLMs) 面临的核心产业挑战：

多模态大模型 (MLLMs)：能够同时处理、理解和生成多种信息模态（如文本、图像、音频、视频）的人工智能系统，通过统一的表示空间实现跨模态推理与知识迁移。

当前产业中多模态模型面临的三大矛盾

美团业务场景提供了典型案例：当用户通过APP投诉”你们的外卖送晚了，我拍了照片，还有录音证明”时，当前技术栈需要：

1. 使用 ASR (自动语音识别) 服务转录音频
2. 用 CV (计算机视觉) 模型分析图片
3. 用 LLM (大语言模型) 生成回复
   ——这种多系统拼接架构导致延迟高、错误累积、成本增加。

1.2 LongCat-Flash-Omni 的破局之道

美团 LongCat 团队基于海量业务数据与工程实践，提出统一多模态架构设计理念：

统一多模态架构：将不同模态的输入通过专业编码器转换为统一表示，由单一神经网络进行跨模态理解与推理，避免多系统拼接带来的复杂性与误差累积。

LongCat-Flash-Omni 通过三大创新解决了产业核心痛点：

1. 首创Chunk-wise 多模态交错机制 (CAFI)：
   • 首创时序分块 + 特征压缩 + 时序位置编码
   • 在128K上下文中实现细粒度音视频定位
   • 使长音频理解成为可能（71.1小时/128K上下文）
2. 超越ASR的声学理解体系：
   • 四层声学理解（场景→事件→内容→情感）
   • 时频掩码技术分离背景音
   • 跨模态对比学习建立视听关联
3. 全栈端侧友好设计：
   • 三级量化策略覆盖云-边-端
   • GGUF格式使10B模型在手机运行
   • Apache 2.0协议消除商业顾虑

LongCat-Flash-Omni 通过统一多模态架构解决产业三大矛盾，其核心价值不是参数规模，而是在端侧硬件上实现低延迟、高保真的多模态交互能力。