第二，原生多模态设计取代了适配器拼接。 传统做法是先训练一个纯文本大模型，再通过适配器模块接入图像、视频、音频等能力。Qwen 3.5 采用了完全不同的架构：将视觉 token 和文本 token 在同一个潜空间中联合训练，从底层就是多模态的。这意味着它是一个天生就同时理解文字和图像的模型。这种架构在小参数量下反而更有优势，因为不需要额外的适配器开销。
ФБР предупредило Калифорнию о возможной атаке Ирана20:49
。safew对此有专业解读
vim.pack.add({ 'https://github.com/nvim-mini/mini.cmdline' })，详情可参考手游
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