北京人工智能研究院，2026年首篇Nature！
顶刊收割机
2026-02-08 08:30
文章摘要
背景：多模态学习在人工智能领域面临挑战，传统方法依赖扩散模型或组合式框架，缺乏统一建模。研究目的：提出Emu3模型，基于下一标记预测统一文本、图像和视频的多模态学习，验证其生成与感知能力。结论：Emu3在生成和理解任务上达到与任务特定模型相当性能，支持视频生成和机器人操作，为统一多模态智能奠定基础，但存在推理效率、词元化器优化等局限性。
本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者速来电或来函联系。
推荐文献
Complex terrain causes global model prediction biases of 21.7 Zhengzhou extreme precipitation
DOI: 10.1016/j.scib.2025.09.015
Pub Date : 2026-01-30
Erratum: Combined HIF-1α blockade and CHIR99021 treatment reverses pulmonary fibrosis via modulation endothelial-to-mesenchymal transition.
DOI: 10.1016/j.isci.2026.114722
Pub Date : 2026-01-22
Date: 2026/2/20 0:00:00
NASA's latest telescope is a feat of early-career leadership.
DOI: 10.1038/d41586-026-00253-0
Pub Date : 2026-02-05
顶刊收割机
最新文章
一文学会GSAS-II软件安装、XRD精修！
11小时前
京公网安备 11010802042870号
