炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ （来源：机器之心Pro） 从 GPT-4o 开启全能（Omni）交互时代至今，Speech LLM 虽然在拟人化和低延迟上取得了长足进步， 但面临一个令人困扰的现象：当大语言模型（LLM）被赋予 "听觉" 后，它的智商下降了。 即便是同样的底层模型，一旦输入从文本变成语音，其逻辑推理能力（Reasoning）往往会显著衰退。 这种现象被称为"模态推理鸿沟"（Modality Reasoning Gap） 这个难题并非仅存在于学术界，而是 OpenAI、Google、Meta 等行业巨头都在试图跨越的 "天花板"： 此前的研究主要试图从两个方向修补这一鸿沟，但都存在缺陷： 为了解决这一核心痛点，香港中文大学（深圳）与微软团队联合提出了TARS(Trajectory Alignment for Reasoning in Speech)。这是一项基于强化学习（RL）的全新对齐框架，它不依赖死记硬背的监督微调， 而是通过对齐 "思维轨迹"，成功将语音输入的推理表现100% 恢复甚至超越了纯文本基座水平。 核心痛点：为什么模型 "听" 得越多，" ...

从 GPT-4o 开启全能（Omni）交互时代至今，Speech LLM 虽然在拟人化和低延迟上取得了长足进步，但面临一个令人困扰的现象： 当大语言模型（LLM）被赋予 "听觉" 后，它的智商下降了。 即便是同样的底层模型，一旦输入从文本变成语音，其逻辑推理能力（Reasoning）往往会显著衰退。这种现象被称为 "模态推理鸿沟"（Modality Reasoning Ga p ） 。 这个难题并非仅存在于学术界，而是 OpenAI、Google、Meta 等行业巨头都在试图跨越的 "天花板"： 根据 Big Bench Audio 评测，以 GPT-4o 为例，在纯文本任务（Text-to-Text）的准确率达 92% ；但一旦切换到端到端语音模式（Speech-to-Speech），其得分 跌至 66% 。这中间 26% 的巨大跌幅，就是模型引入语音而付出的代价。 Google Gemini 团队在技术分享中将其定义为 I n telligence Gap ；而 Meta 研究员在 NeurIPS 2025 上更是直言这是一种 Intelligence Regression ，并提出了一 个生动的概念 M ...