我们的流式架构在输入到达时即进行处理，无需等待完整的语句或帧。这使得系统能够在接收新输入的同时进行响应，实现真正的交互式体验。
系统为每个流维护独立的注意力上下文，同时高效地在并发输入之间共享计算，即使在多个活跃流的情况下也能实现实时性能。
我们开发了新颖的机制，用于将异步 API 响应和数据库查询集成到实时推理管道中。模型可以发出查询、继续处理其他流，并无缝地整合返回的结果。
这种能力支持复杂的代理行为，如实时事实核查、知识检索和外部工具使用，而不会中断对话流程。
我们的系统根据上下文、紧急程度和相关性，智能地在多个并发流之间分配注意力优先级。这种自适应分配确保即使在高计算负载下也能实现响应式交互。
优先级机制从交互模式中学习，可以根据不同的应用需求进行配置。
与传统聊天机器人架构不同，我们的模型支持真正的全双工通信，系统可以在倾听的同时说话，类似于人类对话。这使得自然的打断、反馈和重叠讲话成为可能。