在人工智能领域，智源研究院的Emu3团队刚刚推出了一款具有革命性意义的多模态模型Emu3。这款模型以其独特的下一个token预测训练方法，打破了传统的扩散模型和组合模型架构的束缚，为生成和感知任务设立了全新的标准。过去，下一个token预测被视为通向人工智能通用智能（AGI）的重要途径，但在多模态任务上的表现一直不尽如人意。而如今，Emu3成功地将图像、文本和视频统一到离散空间中，创造出了一个从头开始训练的单一Transformer模型，展现了无与伦比的多模态能力，甚至超越了诸如SDXL和LLaVA-1.6这样的旗舰模型。
Emu3不仅在生成和感知任务中表现卓越，它还能通过预测视频序列中的下一个token，以因果的方式生成高保真的视频。这种创新与其他如Sora基于噪声生成视频的方法截然不同，Emu3则能更准确地模拟现实世界中的动态情境，并在特定视频上下文中进行预测。这一切都表明，Emu3不仅简化了多模态模型的设计，而且极大地释放了训练和推理过程中的潜力。
随着Emu3的成功，这个领域的研究者们将更有希望借助下一个token预测来构建超越语言的通用多模态智能。这一突破无疑为实现AGI带来了新的希望。在这个激动人心的时刻，正是关注并利用AI发展的最佳时机！
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