README.md

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 https://github.com/user-attachments/assets/10cbcc5f-4e70-45cf-bdc5-d6361e40bb86
 
-[🔗 在线体验 (Gradio)](https://modelscope.cn/studios/gongjy/MiniMind-O)  |  [🔗 视频介绍](https://www.bilibili.com/video/BV1V1RsBcEMX)
+[🔗 在线体验](https://modelscope.cn/studios/gongjy/MiniMind-O)  |  [🔗 视频介绍](https://www.bilibili.com/video/BV1V1RsBcEMX)
 
 
 </div>
@@ -624,8 +624,6 @@ https://github.com/user-attachments/assets/3e8d0a76-282d-4a9d-9726-a954cf80198a
 - [SLAM-Omni](https://aclanthology.org/2025.findings-acl.115/)（数据）
 - [SenseVoice](https://arxiv.org/abs/2407.04051)（组件）
 - [Mimi / Moshi](https://arxiv.org/abs/2410.00037)（组件）
-- [vLLM-Omni](https://github.com/vllm-project/vllm-omni)（推理、合成数据）
-- 其他参考的开源项目与论文（在技术报告中详细列出）
 
 ## 🫶支持者
 

README_en.md

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 https://github.com/user-attachments/assets/10cbcc5f-4e70-45cf-bdc5-d6361e40bb86
 
-[🔗 Online Demo (Gradio)](https://modelscope.cn/studios/gongjy/MiniMind-O)  |  [🔗 Video Intro](https://www.bilibili.com/video/BV1V1RsBcEMX)
+[🔗 Online Demo](https://modelscope.cn/studios/gongjy/MiniMind-O)  |  [🔗 Video Intro](https://www.bilibili.com/video/BV1V1RsBcEMX)
 
 </div>
 
@@ -622,8 +622,6 @@ That said, the value of MiniMind-O lies exactly here. It compresses an entire Om
 - [SLAM-Omni](https://aclanthology.org/2025.findings-acl.115/) (data)
 - [SenseVoice](https://arxiv.org/abs/2407.04051) (component)
 - [Mimi / Moshi](https://arxiv.org/abs/2410.00037) (component)
-- [vLLM-Omni](https://github.com/vllm-project/vllm-omni) (inference, synthetic data)
-- Other referenced open-source projects and papers (full list in the technical report)
 
 ## 🫶 Supporters
 

webui/web_demo.py

@@ -451,8 +451,7 @@ def init_model(args):
     load_main_model(M['models'][model_name], model_name)
     try:
         from transformers import MimiModel
-        M['mimi'] = MimiModel.from_pretrained('../model/mimi').eval().to(args.device)
-        if args.device != 'cpu': M['mimi'] = M['mimi'].half()
+        M['mimi'] = MimiModel.from_pretrained('../model/mimi').eval()
         print('Mimi model loaded')
     except: M['mimi'] = None
     try:
@@ -492,12 +491,12 @@ def init_model(args):
 
 if __name__ == '__main__':
     p = argparse.ArgumentParser()
-    p.add_argument('--load_from', default='./', help='模型权重搜索目录；目录下可放多个 HF 格式模型，WebUI 会自动扫描并允许切换。')
-    p.add_argument('--device', default='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu', help='推理设备；CUDA 可用时默认 cuda。显存不足或排查环境问题时可改为 cpu。')
-    p.add_argument('--port', default=7860, type=int, help='WebUI 服务端口；端口被占用或需要同时启动多个实例时调整。')
-    p.add_argument('--audio_chunk_frames', default=4, type=int, help='流式播放每次解码的 Mimi frame 数；默认 4 约 320ms。WebUI 播放卡顿时可调大到 8/12，低延迟优先时保持 4。')
-    p.add_argument('--audio_overlap', default=2, type=int, help='分块 Mimi 解码的重叠帧数；默认 2 用于缓解块边界断裂。一般不需要调整，边界杂音明显时可适当增大。')
-    p.add_argument('--max_history_turns', default=0, type=int, help='对话历史轮数；默认 0 不带历史以降低延迟和显存。需要多轮上下文时调大，但会增加 prefill 成本。')
+    p.add_argument('--load_from', default='./')
+    p.add_argument('--device', default='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
+    p.add_argument('--port', default=7860, type=int)
+    p.add_argument('--audio_chunk_frames', default=4, type=int)
+    p.add_argument('--audio_overlap', default=2, type=int)
+    p.add_argument('--max_history_turns', default=0, type=int)
     args = p.parse_args()
     init_model(args)
     app.run(host='0.0.0.0', port=args.port, threaded=True)