近日，國際頂級學(xué)術(shù)期刊《Nature》發(fā)表了一項來自中國團隊的重要研究成果——北京智源人工智能研究院提出的“Emu3”多模態(tài)大模型，以顛覆性的技術(shù)路徑在AI領(lǐng)域引發(fā)廣泛關(guān)注。該模型通過“統(tǒng)一預(yù)測下一個符號”的極簡設(shè)計，首次實現(xiàn)了圖像生成、視頻理解、語言推理等跨模態(tài)任務(wù)的高水平協(xié)同，為通用人工智能（AGI）的發(fā)展開辟了新路徑。

傳統(tǒng)多模態(tài)模型往往采用“分而治之”的策略：圖像、視頻、語言分別由獨立模塊處理，再通過復(fù)雜工程拼接。這種模式雖在特定任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，卻面臨協(xié)同效率低、跨模態(tài)推理能力弱等瓶頸。例如，OpenAI的Sora擅長視頻生成但難以理解內(nèi)容，Google的Gemini整合多模態(tài)需依賴預(yù)訓(xùn)練編碼器，而meta的Chameleon雖嘗試統(tǒng)一架構(gòu)，性能仍落后于專用模型。Emu3則徹底摒棄這一思路，提出“所有模態(tài)均可轉(zhuǎn)化為符號序列”的核心假設(shè)，通過預(yù)測下一個符號實現(xiàn)跨模態(tài)學(xué)習(xí)。

這一突破的關(guān)鍵在于團隊設(shè)計的“視覺分詞器”。該組件能將512×512像素的圖像壓縮為4096個離散符號，視頻則在時間維度進一步壓縮4倍，同時保留98%以上的視覺信息。更創(chuàng)新的是，分詞器采用三維卷積核，可同步捕捉空間結(jié)構(gòu)與時間動態(tài)，使模型無需逐幀處理即可理解視頻內(nèi)容。實驗顯示，其重建質(zhì)量與逐幀編碼相當(dāng)，但符號使用量減少75%，為后續(xù)統(tǒng)一訓(xùn)練奠定了基礎(chǔ)。

在模型架構(gòu)上，Emu3采用極簡的decoder-only Transformer設(shè)計，僅通過擴大詞匯表（新增32768個視覺符號）將語言模型擴展至多模態(tài)領(lǐng)域。這種“無編碼器、無模態(tài)融合模塊”的架構(gòu)，迫使模型在預(yù)測任務(wù)中自主學(xué)習(xí)跨模態(tài)關(guān)聯(lián)。測試結(jié)果表明，Emu3在圖像生成人類偏好評分（70.0）超越Stable Diffusion XL（66.9），視覺語言理解平均分（62.1）媲美LLaVA-1.6，視頻生成得分（81.0）超過Open-Sora-1.2，首次在生成與理解任務(wù)中同時達到專用模型水平。

論文更揭示了多模態(tài)學(xué)習(xí)的“規(guī)模定律”：當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量翻倍時，模型驗證損失以0.55的指數(shù)下降，且不同模態(tài)共享同一擴展規(guī)律。基于7億參數(shù)模型的實驗數(shù)據(jù)，研究團隊準確預(yù)測了更大模型的性能，誤差不足3%。這一發(fā)現(xiàn)意味著，未來無需為不同模態(tài)設(shè)計專屬訓(xùn)練策略，僅需混合數(shù)據(jù)統(tǒng)一訓(xùn)練即可實現(xiàn)能力自然涌現(xiàn)，大幅降低AGI研發(fā)門檻。

在機器人控制任務(wù)中，Emu3展現(xiàn)了跨模態(tài)推理的深層潛力。在CALVIN基準測試中，模型以87%的成功率連續(xù)完成“拿杯子-開抽屜-放置”等復(fù)雜操作，證明其能同步處理視覺感知、語言指令與動作規(guī)劃。更令人矚目的是其“世界模型”能力：僅憑烹飪視頻前兩秒，模型可準確預(yù)測后續(xù)食材翻炒軌跡、手勢移動方向及蒸汽擴散路徑，為物理世界理解提供了新范式。

與海外模型相比，Emu3的開放性優(yōu)勢顯著。團隊承諾開源視覺分詞器、訓(xùn)練代碼及預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，這與OpenAI對Sora的封閉策略形成鮮明對比。對于全球研究社區(qū)而言，這意味著一條可復(fù)現(xiàn)、可改進的技術(shù)路線正式誕生，有望加速多模態(tài)AI的普及與創(chuàng)新。

商業(yè)化層面，Emu3的統(tǒng)一架構(gòu)帶來顯著效率提升。其核心模型可復(fù)用大語言模型的推理基礎(chǔ)設(shè)施，支持動態(tài)批處理、內(nèi)存優(yōu)化等技術(shù)，在保持生成質(zhì)量的同時實現(xiàn)低延遲服務(wù)。單一模型替代多專用模型的部署模式，更可降低70%以上的運維成本。在教育、電商、醫(yī)療等領(lǐng)域，其跨模態(tài)交互能力已展現(xiàn)出變革潛力：例如自動生成產(chǎn)品演示視頻與說明書、同步處理醫(yī)療影像與報告分析等。

盡管Emu3仍面臨推理速度優(yōu)化、長視頻處理等挑戰(zhàn)，但其核心價值已得到學(xué)術(shù)界高度認可。這項研究不僅為中國AI研究確立了原創(chuàng)性標桿，更通過“預(yù)測即智能”的哲學(xué)視角，重新定義了多模態(tài)學(xué)習(xí)的可能性——當(dāng)所有模態(tài)轉(zhuǎn)化為符號序列，智能或許正是對下一個符號的連續(xù)探索。