790年视频数据训练，北京智源Emu3.5开创原生多模态世界模型新纪元
【免费下载链接】Emu3.5-Image 
项目地址: https://ai.gitcode.com/BAAI/Emu3.5-Image
2025年11月，北京智源研究院正式发布并开源了突破性的多模态人工智能模型Emu3.5。这款被称为"世界学习者"的模型通过统一架构实现了文本与图像的协同预测，标志着AI技术从单一模态处理迈向了真正意义上的多感官融合认知。
突破模态壁垒：统一架构的跨领域创新
Emu3.5最革命性的突破在于其原生多模态设计理念。不同于传统模型将文本与视觉信息分离处理的模式，该系统采用统一的"下一token预测"（NTP）框架，使语言文字和视觉图像在同一序列中自然交织。这种设计让AI首次能够像人类一样，通过文字描述与视觉感知的双重渠道理解世界。
这张宣传图直观呈现了Emu3.5的核心定位——原生多模态世界模型。通过整合文本与视觉处理能力，该模型为AI理解复杂现实世界提供了全新范式，对开发者探索通用人工智能具有里程碑意义。
模型架构采用64层Transformer结构，隐藏维度达5120，总参数量341亿，其中312亿用于核心计算，29亿用于多模态嵌入转换。创新的词汇表系统包含15万文本token和13万视觉token，使模型能同时处理32768个token的超长上下文序列。特别设计的DiDA（离散扩散适应）技术实现了图文混合生成的效率飞跃，将图像生成速度提升20倍的同时保持质量无损。
万亿级数据训练：构建世界认知的基础
支撑Emu3.5强大能力的是规模空前的训练数据。研究团队构建了包含13万亿多模态token的训练集，核心来源于6300万个互联网视频，累计时长相当于790年连续播放。这些视频涵盖教育、科技、娱乐等12个领域，通过场景智能分割与关键帧提取技术，保留了时空连续性和跨模态对齐关系。
数据处理流程采用PySceneDetect进行视频场景分割，结合动态采样策略保留核心视觉信息；音频转录则使用Whisper-large-v2模型生成精确时间对齐的文本。两阶段过滤系统确保数据质量，基础过滤处理时长、分辨率等硬性指标，高级过滤则通过多模态评估优化内容相关性和多样性。这种精细化处理使模型能够学习到真实世界的物理规律、时空关系和因果逻辑。
从理解到创造：多模态能力的全面突破
Emu3.5通过1500亿样本的监督微调（SFT）和强化学习（RL），构建了强大的多模态任务处理能力。在文本到图像生成领域，模型在TIIF、OneIG等权威测试集上全面超越现有开源和闭源模型，尤其在复杂文字渲染方面表现突出，为广告设计、信息可视化等应用提供专业级支持。
图片展示了Emu3.5在视觉指导、场景转换等任务中的卓越表现。从手机操作步骤到建筑风格转换，模型展现出对复杂指令的精准理解和高质量生成能力，为开发者提供了构建智能交互系统的强大工具。
视觉叙事能力是Emu3.5的核心优势，能生成角色一致、情节连贯的图文故事，覆盖从历史事件还原到科幻概念创作的广泛场景。在视觉指导任务中，模型可将菜谱图片转化为分步烹饪教程，将机械图纸解析为装配指南，展现出从视觉信号到动作指令的深度推理能力。这些突破为具身智能和机器人操作奠定了基础。
开源生态与未来展望
Emu3.5已通过GitCode平台开源（仓库地址：https://gitcode.com/BAAI/Emu3.5-Image），研究团队同时提供完整的训练框架和模型权重。这种开放策略将加速多模态AI的研究与应用落地，尤其在教育内容生成、智能助手开发、虚拟现实构建等领域具有广阔前景。
该模型的技术突破验证了原生多模态范式的可行性：统一架构设计实现了知识迁移，长序列处理支持复杂场景建模，双向并行生成提升了推理效率。随着训练数据规模扩大和架构持续优化，Emu3.5有望在世界探索、具身操作等前沿领域取得更大突破，为通用人工智能的发展铺平道路。
Emu3.5的诞生不仅是技术创新的里程碑，更重新定义了AI与世界交互的方式。通过模拟人类感知世界的多模态认知过程，这款"世界学习者"正带领人工智能向理解物理规律、掌握因果推理、实现自主决策的方向迈出关键一步。
【免费下载链接】Emu3.5-Image 项目地址: https://ai.gitcode.com/BAAI/Emu3.5-Image
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
