通义千问APP公测版的视频辅助理解功能具体是如何实现的？

aisuanli

千问 APP 公测版的视频辅助理解功能，核心依托 Qwen3 模型对应的 Qwen2.5-VL、Qwen2.5-Omni 等多模态模型技术底座，通过独特的编码技术、模型架构及专项训练机制，实现对视频的高效解析与精准辅助理解，具体实现方式如下：
靠专属编码技术把控视频时空信息
该功能运用多种创新编码技术，精准捕捉视频的时间与空间维度信息，为理解奠定基础。一方面采用多模态旋转位置编码（M - ROPE），这种编码方式会把旋转位置编码分解成时间、高度和宽度三部分，让模型能同时整合视频的画面空间特征和时间顺序特征，清晰梳理视频中画面元素与情节的关联；另一方面搭配绝对时间编码与动态帧率（FPS）训练，前者可让模型精准对应视频的时间轴，实现秒级事件定位，后者则能适配不同帧率的视频内容，哪怕是小时级的长视频，也能准确捕捉不同时间段的关键画面与事件。后续迭代的 MRoPE - Interleave 编码技术，还会将特征维度按时间、高度、宽度分块，把时间信息集中在高频维度，进一步提升长视频理解的精准度。
以双核与串联架构完成视频语义解析
其背后的多模态模型通过特殊架构设计，完成视频信息到语义内容的转化。其一，Qwen2.5-VL 采用ViT 加 Qwen2 的串联结构，600M 规模的 ViT 模块负责提取视频帧中的视觉特征，再传递给 Qwen2 语言模型做进一步的语义转换，把画面信息转化为可解读的文本内容；其二，Qwen2.5-Omni 的Thinker-Talker 双核架构提供助力，其中 Thinker 模块如同 “大脑”，融合音频、图像编码器提取视频中的画面、声音等多维度特征，生成对应的高层语义表征和文本内容，为视频理解提供核心解析能力，保障辅助理解内容的准确性。
借海量数据训练适配多场景视频理解
模型经过大规模多场景视频数据训练，能适配不同类型视频的理解需求，进而精准辅助用户 get 视频核心信息。训练数据涵盖生活、学术、办公等多个场景的视频内容，既包括日常的烹饪、出行视频，也有专业的学术讲座、技术教程视频等。同时，模型还针对视频中的文本、图表等元素强化了 OCR 识别能力，可解析视频里的字幕、画面中的文档内容等。比如用户看学术讲座视频时，APP 能辅助识别视频中的公式图表并解读；看烹饪视频时，可提取步骤相关的画面信息并梳理成清晰流程。
结合生态联动实现理解与应用闭环
该功能并非仅停留在视频解析层面，还通过与阿里生态联动，让视频理解结果能直接对接实际应用，强化辅助效果。例如用户看到视频中出现某件商品，APP 可通过视频画面识别商品特征，同时联动淘宝等平台，为用户提供该商品的购买链接；若用户上传产品故障相关视频，APP 在解析出故障问题后，还能对接相关服务入口，为用户推送对应的解决方案或售后咨询渠道，让视频理解不仅能 “看懂”，还能辅助用户完成后续操作。