Realtime-Venus：具備非同步委派機制的全雙工互動系統
為何重要
Realtime-Venus 的核心在於解決 AI 對話常見的「中斷」問題，透過非同步委派機制，系統可在背景處理複雜任務時不中斷前景對話，這是未來具備高階能力的 Agent（代理程式）必須具備的架構特性。相較於競品，它在多種幹擾情境下的續話能力表現最佳，顯示出對話模型正從單純的問答走向具備持續線上狀態的實用互動。
為了滿足數位與實體環境中對持續感知與即時回應的需求，Realtime-Venus 提出了一種具備主動性的全雙工互動方案，同時處理音訊與視覺的輸入。該架構提供了一個雙迴圈執行環境，透過 Realtime-Venus-Harness 在前臺保持對話流暢的同時，讓後臺非同步執行工具與推理任務。
- 系統包含兩個分別訓練的 9B 引數模型，分別針對音視覺互動的 Realtime-Venus-Omni 與單一聽覺對話的 Realtime-Venus-Audio。
- 在 Full-Duplex-Bench v1.5 上，Realtime-Venus-Audio 對使用者中斷的響應率高達 75%，並在背景噪音環境下取得分別 97% 與 88% 的對話繼續率。
- 該系統的基準成績優異：Realtime-Venus-Omni 在 StreamingBench 得到 70.2%，Realtime-Venus-Audio 則在 Speech CMMLU 與 MMAU 基準上勝出。