主要观点总结
文章介绍了智源研究院发布的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，就能完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。文章涵盖了Emu3的关键技术、研究影响、技术细节和未来方向。
关键观点总结
关键观点1: Emu3模型的特点
无需扩散模型或CLIP视觉编码器、预训练的LLM等技术，只需要预测下一个token，就能完成多模态任务。提供了强大的视觉tokenizer，能够将视频和图像转换为离散token。通过将复杂的多模态设计收敛到token本身，能在大规模训练和推理中释放巨大的潜力。
关键观点2: Emu3的研究影响
Emu3在多模态AI领域取得了显著的成果，引起了社交媒体和技术社区的广泛关注。评论认为Emu3将彻底改变多模态AI领域，提供无与伦比的性能和灵活性，是走向多模态AGI的一条前景广阔的道路。
关键观点3: Emu3的技术细节
包括数据收集和处理、统一视觉Tokenizer、架构、预训练、SFT阶段等。使用了大型语言模型的网络架构，并扩展了Llama-2架构中的嵌入层。在视觉和语言固有token中新增特殊token来合并文本和视觉数据。采用特殊的训练目标和训练策略，并结合多种并行技术来提高训练效率。
关键观点4: Emu3的应用前景
Emu3为多模态AI指出了富有想象力的方向，有广泛的潜在应用，包括自动驾驶、机器人大脑、智能眼镜助手、多模态对话和推理等。预测下一个token有可能通往AGI。
文章预览
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI OpenAI前首席科学家、联合创始人 Ilya Sutskever 曾在多个场合表达观点： 只要能够非常好的预测下一个token，就能帮助人类达到通用人工智能（AGI）。 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 无需扩散模型、CLIP视觉编码器、预训练的LLM 等技术， 只需要预测下一个token 。 图注
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