2026年1月28日，智源多模态大模型成果"Multimodal learning with next-token prediction for large multimodal models（通过预测下一个词元进行多模态学习的多模态大模型）"上线国际顶级学术期刊Nature，预计2月12日纸质版正式刊发，这是我国科研机构主导的大模型成果首次在Nature正刊发表。

2018年以来，GPT采用 “预测下一个词元（Next-token prediction，NTP）”的自回归路线，实现了语言大模型重大突破，开启了生成式人工智能浪潮。

而多模态模型主要依赖对比学习、扩散模型等专门路线，自回归路线是否可以作为通用路线统一多模态？一直是未解之谜。智源这项成果表明，只采用自回归路线，就可以统一多模态学习，训练出优秀的原生多模态大模型，对于确立自回归成为生成式人工智能统一路线具有重大意义。

https://www.nature.com/articles/s41586-025-10041-x

Nature编辑点评这项研究：Emu3 仅基于预测下一个词元（Next-token prediction），实现了大规模文本、图像和视频的统一学习，其在生成与感知任务上的性能可与使用专门路线相当，这一成果对构建可扩展、统一的多模态智能系统具有重要意义。

在后续迭代的Emu3.5版本，确实证明了这一范式的可拓展性，并达成预测下一个状态（Next-state prediction)的能力跃迁，获得可泛化的世界建模能力。

从语言到多模态：

“预测下一个词元”的潜力与未解之问

“预测下一个词元”彻底改变了语言模型，促成了如 ChatGPT等突破性成果，并引发了关于通用人工智能（AGI）早期迹象的讨论。然而，其在多模态学习中的潜力一直不甚明朗。

在多模态模型领域，视觉生成长期以来由结构复杂的扩散模型主导，而视觉语言感知则主要由组合式方法引领 ，这些方法通常将CLIP编码器与大语言模型（LLMs）结合。尽管已有一些尝试试图统一生成与感知（如Emu和Chameleon），但这些工作要么简单将LLM与扩散模型拼接在一起，要么在性能效果上不及那些针对生成或感知任务精心设计的专用方法。这就留下了一个根本性的科学问题：单一的预测下一个词元框架是否能够作为通用的多模态学习范式？

Emu3：

以单一框架统一多模态生成与感知

就此，智源提出了Emu3，基于“预测下一个词元”的全新多模态模型，将图像、文本和视频统一离散化到同一个表示空间中，并从零开始，在多模态序列混合数据上联合训练一个单一的 Transformer。这一架构证明了仅凭“预测下一个词元”，就能够同时支持高水平的生成能力与理解能力，并且在同一统一架构下，自然地扩展到机器人操作以及多模态交错等生成任务。此外，研究团队还做了大量消融实验和分析，验证了多模态学习的规模定律（Scaling law）、统一离散化的高效性、以及解码器架构的有效性。

Emu3 架构图

实验显示，Emu3在生成与感知任务上的整体表现可与多种成熟的任务专用模型相媲美：在文生图任务中，其效果达到扩散模型水平；在视觉语言理解方面，可以与融合CLIP和大语言模型的主流方案比肩。此外，Emu3还具备视频生成能力。不同于以噪声为起点的扩散式视频生成模型，Emu3通过自回归方式逐词元（token）预测视频序列，实现基于因果的视频生成与延展，展现出对物理世界中环境、人类与动物行为的初步模拟能力。

从模型到范式：

Emu3对多模态学习的启示

不同于 Sora 的扩散式视频生成，Emu3 采用纯自回归方式逐词元（token） 生成视频，能够在给定上下文下进行视频延展与未来预测，并在文本引导下生成高保真视频。此外，Emu3 还可拓展至视觉语言交错生成，例如图文并茂的菜谱生成；也可拓展至视觉语言动作建模，如机器人操作VLA等，进一步体现了“预测下一个词元”的通用性。

智源研究团队对相关研究的多项关键技术与模型进行了开源，以推动该方向的持续研究。其中包括一个稳定且通用的视觉分词器（tokenizer），可将图像与视频高效转换为离散词元来表示。同时，研究通过大规模消融实验系统分析了多项关键技术的设计选择，例如：分词器（tokenizer）码本尺寸、初始化策略、多模态dropout机制以及损失权重配置等，揭示了多模态自回归模型在训练过程中的动态特性。研究还验证了自回归路线高度通用性：直接偏好优化（DPO）方法可无缝应用于自回归视觉生成任务，使模型能够更好地对齐人类偏好。

研究有力表明了预测下一个词元可作为多模态模型的核心范式，突破语言模型的边界，在多种多模态任务中展现了强劲性能。通过简化复杂的模型设计、聚焦统一词元，该方法在训练与推理阶段均展现出显著的可扩展性，为统一多模态学习奠定了坚实基础，有望推动原生多模态助手、世界模型以及具身智能等方向的发展。

在此研究基础上，悟界·Emu3.5进一步通过大规模长时序视频训练，学习时空与因果关系，展现出随模型与数据规模增长而提升的物理世界建模能力，并观察到多模态能力随规模扩展而涌现的趋势，实现了“预测下一个状态”的范式升级。继续观看

智源多模态大模型登Nature，生成式人工智能路线统一到自回归

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智源多模态大模型登Nature，生成式人工智能路线统一到自回归

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坚持原始创新：

智源持续引领大模型技术演进

悟界·Emu研究成果的发表，不仅是国际学术界对智源研究团队工作的认可，更是对人工智能原创技术路线的肯定。Emu 系列模型自 2022 年启动研发以来，围绕“原生多模态”这一核心技术主线持续迭代，每一个版本都在关键能力与方法论上实现了实质性突破。

• 2022年6月，系统布局多模态大模型的研发。
• 2023年7月，发布并开源首个版本，成为最早打通多模态输入到多模态输出的统一多模态模型，创新性提出统一多模态学习框架并大规模引入视频数据，初步实现多模态自回归预测。
• 2023年12月，发布Emu2，通过大规模自回归生成式多模态预训练，展现出可泛化的多模态上下文学习能力，可在少量示例和简单指令下完成听、说、读、写、画等任务，是当时开源最大的生成式多模态模型。
• 2024年10月，发布 Emu3，该模型只基于预测下一个词元，无需扩散模型或组合方法，即可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。
• 2025年10月，推出原生多模态世界模型Emu3.5，实现从 “预测下一个词元” 到 “预测下一个状态” 的能力跃迁，从长视频数据中学习世界演化规律，提出多模态 Scaling 新范式。

自 2020年启动“悟道”大模型研究以来，智源持续聚焦大模型的原始创新与长期技术路径探索。2025年6月，智源发布新一代大模型系列“悟界”，旨在构建人工智能从数字世界迈向物理世界的关键能力，及物理世界的人工智能基座模型。这其中包括：Emu 系列多模态世界模型、RoboBrain跨本体具身大脑、数字孪生心脏、Brainμ 脑科学多模态基础模型以及OpenComplex全原子生命模型等，构建起覆盖宏观具身智能、介观生命系统到微观构象动力学的多层次技术基座。FlagOS开源系统软件栈更是为模型的训练和推理带来效率突破和多元AI硬件适配能力。

成立七年来，智源聚焦人工智能技术前沿，挑战最基础的问题和最关键的难题，推进大模型技术不断演进。随着Emu等研究成果发表于Nature等国际顶级期刊，智源将继续围绕智能与物理世界的深层关联，推进面向下一代人工智能的科研创新。