主要观点总结
智源研究院基于下一个token预测，发布了原生多模态世界模型Emu3，无需扩散即可理解生成三种模态数据。该模型在多模态任务中的适用性得到证实，并提供了强大的视觉tokenizer。此外，Emu3在图像生成、视频生成、视觉语言理解等任务中超过了其他知名模型。其背后的技术细节包括数据收集、统一视觉Tokenizer、架构、预训练等。未来方向包括自动驾驶、机器人大脑、智能眼镜助手等。
关键观点总结
关键观点1: 智源研究院发布原生多模态世界模型Emu3
基于下一个token预测，无需扩散模型或组合方法，即可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。
关键观点2: Emu3在多模态任务中的适用性
在图像生成、视频生成、视觉语言理解等任务中超过了SDXL、LLaVA、OpenSora等知名开源模型。
关键观点3: 强大的视觉tokenizer
Emu3提供了强大的视觉tokenizer，能够将视频和图像转换为离散token，并与文本tokenizer输出的离散token一起送入模型中。
关键观点4: 技术细节
包括数据收集、统一视觉Tokenizer、架构、预训练等方面的技术细节，以及特殊token的定义和训练目标。
关键观点5: 未来方向
Emu3为多模态AI指出了一条富有想象力的方向，未来有广泛的潜在应用，如自动驾驶、机器人大脑、智能眼镜助手等。
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新智元报道 编辑：编辑部 HYZ 【新智元导读】 最近，Ilya向黄仁勋描述「只要能预测下一个token，就能达到AGI」的视频再次爆火全网，他的预言刚刚竟被证实？智源研究院基于下一个token预测，发布了原生多模态世界模型Emu3，无需扩散即可理解生成三种模态数据！ 虽然，下一token预测已在大语言模型领域实现了ChatGPT等突破，但是在多模态模型中的适用性仍不明确，多模态任务仍然由扩散模型（如Stable Diffusion）和组合方法（如结合CLIP视觉编码器和LLM）所主导。 2024年10月21日，智源研究院正式发布原生多模态世界模型Emu3。该模型只基于下一个token预测，无需扩散模型或组合方法，即可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。 Emu3在图像生成、视频生成、视觉语言理解等任务中超过了SDXL、LLaVA、OpenSora等知名开源模型，但是无需扩散模
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