Emu3.5震撼发布：不止于生成，原生世界模型开启AI新纪元

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引言

在人工智能（AI）领域，自回归与扩散模型的技术路线之争从未停歇，然而，真正的颠覆或许来自一个全新的维度。近日，北京智源人工智能研究院（BAAI）发布的悟界·Emu3.5，正是这样一位破局者。它不再是一个简单的多模态生成工具，而是被赋予了一个开创性的定义——“多模态世界大模型”（Multimodal World Foundation Model）。这一里程碑式的进展，预示着AI正从理解和生成数字内容，迈向模拟和预测物理世界动态的全新阶段，为整个LLM和大模型领域带来了激动人心的AI新闻。

Emu3.5的核心突破在于其原生的世界建模能力。通过在长达790年的海量互联网视频数据（超过10万亿Tokens）上进行端到端训练，它内化了现实世界的运行规律。这不仅让它在图文生成、视觉叙事上表现卓越，更在长时程规划、具身智能等前沿领域展露出巨大潜力，为通往通用人工智能（AGI）的道路点亮了一盏新的明灯。

什么是Emu3.5？不止于生成的世界模型

传统的多模态大模型，如我们熟知的ChatGPT或Claude的某些版本，通常采用“多模块”拼接的模式，即以一个强大的语言模型（LLM）为核心，将图像、视频等模态信息转换为文本进行处理。这种方式虽然有效，但本质上仍将不同模态割裂开来。

Emu3.5则彻底打破了这一桎梏。它继承了Emu3的“原生多模态”极简架构，基于一个34B的稠密Transformer模型，将所有任务统一为一个核心目标：“下一状态预测”（Next-State Prediction）。

这意味着，模型不再是孤立地预测下一个单词或像素，而是在一个统一的框架内，预测整个“世界”的下一个状态。这个状态可以是一段文字、一幅图像，或是二者的交错组合。这种原生融合的能力，使其自然涌现出两大惊艳功能：

视觉叙事（Visual Narrative）：用户给出一个开头，Emu3.5能自动生成一系列图文并茂、逻辑连贯、风格统一的故事卡片，仿佛一位AI导演在现场创作分镜脚本。

视觉指导（Visual Guidance）：面对“如何做某事”的提问，它能生成带有清晰配图的分步教程，将复杂指令视觉化，极大地提升了实用性。

这种从“单点生成”到“连续创造”的飞跃，标志着AI模型正从一个被动的任务执行者，演变为一个能够主动学习和模拟世界的“世界学习器”。

核心技术揭秘：10万亿Tokens与四大训练支柱

Emu3.5强大能力的背后，是一套极其庞大且精密的训练体系，其核心在于将海量视频数据作为学习物理世界的基石。静态的图文对只能告诉模型“是什么”，而连续的视频帧及其伴随的声音、文本，则教会了模型时空连续性、因果关系等动态规律。

其训练流程主要分为四大支柱：

大规模预训练：在超过10万亿Tokens的视频-语言交错数据上进行端到端训练，奠定模型对世界规律的基础理解。值得注意的是，模型在训练中展现出强大的泛化能力，而非单纯记忆数据。

监督微调（SFT）：在一个包含1500亿样本的高质量数据集上进行微调，覆盖从通用生成到具身操作等多种复杂任务，旨在建立一个统一的多模态交互接口，让模型“听懂”人类指令。

大规模多模态强化学习：首次在多模态领域进行大规模强化学习，通过一个包含美学、图文对齐、叙事连贯性等多维度的复杂奖励系统进行优化，让模型学会在多个目标间取得最佳平衡。

高效自回归推理加速：为了解决自回归模型生成速度慢的痛点，团队创新性地提出了离散扩散自适应（DiDA）技术。该技术借鉴扩散模型的思想，将推理速度提升了近20倍，且几乎没有性能损失，成功弥合了与主流扩散模型在效率上的鸿沟。

惊艳能力展示：从视觉叙事到具身智能

得益于其创新的架构和训练方法，Emu3.5在一系列前沿任务中展现了世界一流（SOTA）或极具竞争力的表现。

通用图像编辑与生成：在需要精确控制的图像编辑任务上，Emu3.5能够实现开放世界的编辑和时空操作。尤其在文字渲染方面，其准确性和自然度甚至超越了谷歌的顶尖模型。

世界建模与探索：Emu3.5能够根据指令生成在虚拟环境中连续移动的视觉序列，并保持场景的高度一致性，这使其与谷歌的Genie等前沿世界模型处于同一梯队。

赋能具身智能：Emu3.5可以作为一个无限数据生成器。它能将一个复杂的机器人操作任务（如折叠衣物）分解为带有语言指令和关键帧图像的子任务序列，为训练更通用的具身智能体提供了宝贵的数据基础。这正是人工智能从数字世界迈向物理世界的关键一步。

Emu3.5的深远影响：重塑AI格局，开启新范式

Emu3.5的发布，不仅仅是又一个强大的大模型问世，它更揭示了继语言预训练、推理和后训练之后，AI的第三条Scaling范式——“多模态Scaling范式”。通过大规模扩展以视频为核心的多模态数据，模型能够自发涌现出对物理世界的深刻理解。

这一突破为AI变现和应用开辟了新的想象空间。从能够创作电影脚本的创意工具，到能够规划机器人任务的智能大脑，再到能够生成无限虚拟世界用于训练的“元宇宙引擎”，Emu3.5展示了作为“世界模型的基础模型”的巨大潜力。

智源研究院已宣布后续将开源Emu3.5，这无疑将为全球AI研究社区提供一个强大的新基座。想要紧跟这类前沿的AI资讯和大模型动态，探索更多如ChatGPT和Claude等模型的应用，可以关注专业的AI门户网站，如 https://aigc.bar，获取第一手信息和实用的Prompt技巧。

结论

智源悟界·Emu3.5的问世，是人工智能发展史上的一个重要节点。它通过原生多模态架构、海量视频数据训练和创新的DiDA加速技术，有力地证明了构建一个能够理解和模拟物理世界的“世界模型”是可行的。尽管在视觉分词器、加速潜力等方面仍有提升空间，但它所指明的方向——让AI学习世界的动态规律，无疑是通往更高级别人工智能，乃至AGI的正确道路。一个由AI驱动、能够模拟和创造无限世界的时代，正加速向我们走来。