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Kairos：面向全模态的字节级基础模型
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AI 综述
2026年10月12日，arXiv Machine Learning Theory 发布论文《Kairos：面向全模态的字节级基础模型》（一手来源）。该模型面向文本、图像、音频、视频、lidar 与控制流等多模态数据，采用字节级建模思路。其技术组合包括 LiZAttention2、块级 Attention-Residual 聚合、稀疏 MoE 前馈层与多尺度字节级编解码器，并使用统一噪声去噪目标进行训练。目前公开信息仅涉及模型架构与训练目标，未披露参数规模、数据集细节或实验结果。
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10月12日
- arXiv · Machine Learning TheoryKairos：面向全模态的字节级基础模型
Kairos 提出一种面向文本、图像、音频、视频、lidar 与控制流的字节级基础模型，结合 LiZAttention2、块级 Attention-Residual 聚合、稀疏 MoE 前馈层与多尺度字节级编解码器，用统一噪声去噪目标训练。
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