视觉语言模型 (VLM) 预计将在效率、上下文理解和适应性方面取得显著进展，以满足实时应用的需求。这些改进将侧重于降低延迟、提高准确性，并实现在资源受限环境中的部署。开发者应预期架构设计、训练方法以及与边缘设备的集成将发生变化。
模型效率是进展的一个关键领域。当前的 VLM 通常需要大量的计算资源，这使得实时使用具有挑战性。模型剪枝、量化和动态计算等技术将减少推理时间，同时不牺牲性能。例如，用于 VLM 的轻量级架构，如 MobileViT 或 EfficientNet 的适配，可以实现移动设备上的更快处理。此外，硬件感知优化（例如利用 GPU 或专用 AI 加速器）将提高吞吐量。开发者还可能看到混合模型，这些模型将处理工作分配到边缘和云端，以平衡速度和复杂性。
另一个重点是改进动态环境下的上下文推理能力。增强现实 (AR) 导航或工业机器人等实时应用需要模型在毫秒级别内解释视觉和文本数据。多模态注意力机制的进步（例如带有稀疏注意力的跨模态 Transformer）将有助于优先处理相关的视觉和语言特征。例如，为实时翻译应用提供支持的 VLM 可以使用空间感知注意力将文本与视频流中的移动对象对齐。视频输入的时间建模也将成熟，从而使实时体育分析或安全监控等应用能够更有效地处理连续帧。
最后，边缘部署和定制化将推动应用普及。TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等工具将支持 VLM 在智能手机、无人机或物联网设备上的优化部署。联邦学习框架可以使模型在无需集中再训练的情况下适应特定的用户上下文，这对于个性化 AR/VR 体验非常有用。开发者还可能看到针对特定领域任务训练的领域特定 VLM，例如使用实时成像和患者数据进行医学诊断。例如，工厂车间 VLM 可以立即解析设备手册，同时分析实时摄像头馈送以指导维修。这些进展将优先考虑模块化设计，使开发者能够根据延迟或准确性需求替换组件（例如对象检测器或文本编码器）。