SymbOmni：通过符号概念学习进化代理式全模态模型

SymbOmni是一种代理式全模态模型，通过符号概念学习实现累积进化。其核心是可优化记忆模块Symbolic Concept Box，将低级操作抽象为可重用符号工作流指令。模型通过归纳-转导循环：经验抽象为符号概念，再自适应组合解决新任务。训练使用基于语言反馈的言语反向传播，无需梯度微调。实验表明，SymbOmni在图像质量和任务成功率上超越现有基于代理的系统及闭源模型（如Nano Banana、GPT-Image-1），并将token消耗降低40%以上。

传统多模态模型每次任务都从零推理，无法积累知识。SymbOmni通过符号概念学习实现了知识的累积与重用，解决了“永久新手”问题，标志着从静态知识到运行时持续进化的范式转变。

SymbOmni的核心是Symbolic Concept Box，存储可重用符号工作流指令。归纳阶段将经验抽象为符号概念，转导阶段将这些概念组合解决新任务。训练采用言语反向传播，通过语言反馈指导自我改进，无需梯度更新。

SymbOmni可显著降低多模态生成任务的token消耗（超40%），同时提升生成质量，降低API调用成本。其持续进化能力可能减少人工调优和重新训练需求，加速产品迭代。

• 基于Symbolic Concept Box开发持续学习的设计助手，累积用户偏好并自适应优化创作流程
• 提供可解释的符号工作流编辑器，让用户编辑和复用生成指令，提升创作可控性
• 推出token节约型生成API，面向高频迭代场景（如广告素材批量生成），降低客户成本

• SymbOmni在视频、音频等其他模态上的效果是否同样优于闭源模型？
• 言语反向传播所需的语言反馈如何高效获取？是否需要人工标注？
• Symbolic Concept Box的容量和扩展性如何？能否支持大规模任务库？