20倍提速+10万亿token训练：智源Emu3.5开启多模态世界模型新纪元-开发者社区

20倍提速+10万亿token训练：智源Emu3.5开启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

导语：从内容生成到世界理解，AI迎来范式转移

2025年10月30日，北京智源人工智能研究院（BAAI）正式发布"悟界·Emu3.5"多模态世界大模型，这是全球首个实现原生多模态"下一状态预测"的开源基座模型。通过在790年视频数据（超10万亿多模态token）上的端到端训练，Emu3.5不仅将图像生成速度提升20倍，更首次让AI具备理解物理世界动态规律的能力，标志着人工智能从"被动生成"迈向"主动认知"的关键转折。

行业现状：多模态大模型的三大痛点

当前多模态技术正面临模态割裂、效率瓶颈和物理认知缺失的三重挑战。市场研究显示，72%的企业AI负责人认为现有模型"无法理解基本物理规律"，例如传统文生视频模型虽能生成逼真画面，却无法预测"推倒积木塔后积木会散落"的基本因果关系。主流方案依赖模态适配器和扩散模型组合，导致63%的生成内容存在"时空逻辑断裂"问题。

在此背景下，Emu3.5通过原生多模态架构（Native Multimodal Architecture）重构技术路径：将图像、文本、视频统一为离散token序列，通过单一"下一个状态预测"任务实现端到端世界建模，彻底消除模态转换损耗。

如上图所示，智源研究院院长王仲远在发布会上展示了Emu3.5的"动态世界探索"能力：用户以第一视角在虚拟客厅中移动时，模型能实时生成符合物理规律的场景变化，包括光影投射角度、物体遮挡关系的动态调整。这一突破使AI从"内容生成器"进化为"世界理解器"。

核心亮点：三大技术突破重构多模态能力

1. 统一世界建模范式：10万亿token训练的物理直觉

Emu3.5采用Decoder-only Transformer架构，创新点在于：

无模态适配器：视觉与语言通过共享token空间直接交互
10万亿+多模态token：涵盖790年视频的时空数据，学习物理因果关系
动态场景一致性：支持第一视角虚拟探索，转身移动时保持空间逻辑连贯

在"如何制作咖啡拉花"的多模态指导任务中，Emu3.5能生成12步带视频关键帧的操作指南，不仅展示"倒牛奶"的动作分解，还能预测"奶泡厚度随温度变化"的物理过程，这种因果推理能力使复杂任务指导准确率提升47%。

2. DiDA技术：20倍推理加速的效率革命

针对自回归模型生成效率低的痛点，Emu3.5提出离散扩散适配（Discrete Diffusion Adaptation, DiDA）技术，将传统token-by-token解码转化为双向并行预测。实测显示：

512x512图像生成时间从16秒压缩至0.8秒
长文本-图像交错生成吞吐量提升23倍
性能损失小于3%，文字渲染准确率达92.3%

这一突破使开源模型首次达到闭源扩散模型的效率水平，为工业级部署扫清障碍。

3. 泛化交互能力：从虚拟到现实的桥梁

通过340亿参数规模和海量视频训练，Emu3.5展现出三类核心应用能力：

能力类别	技术特点	行业价值
高精度图像编辑	像素级文本擦除、跨场景物体替换，保持光影一致性	广告设计效率提升60%
多模态指导生成	自动生成带步骤说明的图文教程，支持复杂任务拆解	企业培训成本降低45%
具身操作规划	将"叠衣服"等指令转化为机器人可执行的12步动作序列	服务机器人开发周期缩短50%

如上图所示，Emu3.5实现了视频训练数据从15年到790年（50倍+）、参数量从8B到34B（4倍+）的跃升，同时通过DiDA技术将推理速度提升20倍。这种"数据-参数-效率"的协同优化，验证了原生多模态Scaling的可行性。

行业影响：开启三大应用场景

Emu3.5的开源发布（模型权重已在Hugging Face开放）将重构多模态技术生态：

1. 开发者生态：降低具身智能研究门槛

作为首个支持动态物理推理的开源基座，Emu3.5可生成无限虚拟环境数据，解决机器人学习的数据稀缺问题。开发者可通过简单命令快速部署：

git clone https://gitcode.com/BAAI/Emu3.5-Image cd Emu3.5-Image && pip install -r requirements.txt python inference.py --task_type t2i --prompt "生成动态物理实验场景"