从「拼接」到「原生」

早期多模态更像几个模型拼在一起：先做 OCR，再交给语言模型。现在原生多模态模型直接在同一个表示空间里处理不同模态，跨模态的指代和推理明显更稳。

这带来的直接好处是：你可以指着一张图里的某个区域提问，而不必先用文字把它描述清楚。

工作流少了几次搬运

过去做一份产品分析，要在截图工具、文档和表格之间来回切换。现在把截图、录音和文档一起丢进去，让它输出结构化结论，人只需要校对和补充判断。

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仍然需要注意边界

多模态不等于全能。密集小字、复杂图表和长视频里的细节，仍然是容易出错的地方。把它们当作「第一遍粗读」的助手，而不是最终裁判。