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AI 學習方向的大突破

2026/02/12 04:14

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<<突破性研究成果／北京產Emu3大模型給AI萬能學習法>> Feb 11, 2026

北京智源人工智慧研究院的一項突破性研究成果, 近日在國際頂級學術期刊《自然》 (Nature)上線, 這是中國科研機構主導的大模型成果首次在《自然》正刊發表.

使用簡單的語言, 讓一個不知道 AI 的人, 理解這一段敍述:

「通過預測下一個詞元進行多模態學習的多模態大模型」的成果, 採用自回歸路線, 可以統一多模態學習, 訓練出優秀的原生多模態大模型, 這對於確立自回歸成為生成式人工智慧統一路線具有重大意義.

Gemini: 要把這段專業術語轉換成「外行人也能聽懂」的話, 我們可以把 AI 想像成

一個「超級聯想家」或「接龍高手」.

這裡有幾個核心概念的白話翻譯：

1. 什麼是「預測下一個詞元」？

想像你在玩文字接龍. 當我說「今天天氣很...」, 你腦中會自動出現「好」或.

「差」.

AI 的運作方式一模一樣, 它並不是真的「理解」意義, 而是根據過去讀過的千億

萬個句子, 去計算下一個字「機率最高」是什麼. 這就是所謂的自回歸路線 (就

像滾雪球一樣, 一個字接一個字生出來).

2. 什麼是「多模態學習」？

「模態」聽起來很玄, 其實就是「感官」.

單模態： 只有視覺 (看圖片)或只有聽覺 (聽聲音).
多模態： 就像人一樣, 可以同時看圖、聽聲音、讀文字.
這段敘述的意思是：現在 AI 不只會玩「文字接龍」, 它還學會了「圖片接龍」. 你給它一段文字, 它能預測下一組「像素」長什麼樣子, 進而畫出圖來.

3. 這項成果的「重大意義」是什麼？

以前 AI 處理文字和處理圖片是分開的「腦袋」, 非常複雜. 但這項技術證明了：

只要用「接龍」這一招, 就能搞定所有事.

這就像是發現了宇宙的萬能公式：

文字是接龍.
圖片是接龍.
影片也是接龍.

這代表我們找到了一條通往「全能 AI」的捷徑, 以後 AI 的大腦會變得更統一、更聰明, 處理圖文就像我們說話一樣自然.

總結成一句話：

「科學家發現, 只要讓 AI 練好『接龍』這項基本功, 它就能同時通曉文字、圖片等多種感官, 並發展出一套萬用的思考模式. 」

需不需要我針對「自回歸」或「詞元 (Token)」這類更細節的技術名詞, 再用更生活化的例子解釋給你聽?

需要

沒問題！我們把這兩個生硬的詞, 拆解成你每天生活都會遇到的例子.

1. 什麼是「詞元」(Token)？

想像它是 AI 腦袋裡的「積木」.

我們人類讀書是看「字」或「詞」, 但 AI 的胃口很大, 它不直接讀文字, 而是把

所有的資訊 (文字、圖片、聲音) 切成一塊一塊的小碎片, 這些碎片就叫 Token.

文字的 Token：可能是「飛機」這個詞, 也可能只是一個字「飛」.
圖片的 Token：把一張照片切成無數個小方格, 每一格顏色和線條就是一個 Token.

為什麼要這麼做？

因為對 AI 來說, 不管是一首詩還是一幅畫, 只要切成「積木」, 它處理起來就都一

樣了. 它不需要分開學習「如何看圖」和「如何讀字」, 它只需要學會「如何疊積

木」.

2. 什麼是「自回歸」(Autoregressive)？

想像它是在玩一場「永遠不中斷的接龍」.

「自回歸」這個名字聽起來很像數學公式, 但它的核心邏輯其實就是：「用過去

產出的結果, 當作下一場預測的根據. 」

我們可以把這過程想像成蓋房子：

AI 放下第一塊積木 (預測第一個詞).
它回頭看了一眼這塊積木, 再決定第二塊積木要放哪.
它再回頭看第一、二塊積木, 決定第三塊...

這就是「自」回歸：自己產出的東西, 會回過頭來影響自己. 它不像傳統電腦程

式是一次性給出答案, 而是一個字、一個字「長」出來的, 所以你才會看到 AI 聊

天時, 文字是像打字機一樣一個個跳出來.

總結這項技術的厲害之處：

以前的 AI 很像專科醫生, 看眼的只管眼, 看牙的只管牙.

現在這項技術是發現：「不管是眼、耳、口、鼻, 其實全都是由同樣的『積木 (Token)』組成, 而且只要學會『接龍 (自回歸)』這一招, 就能醫全身. 」

這就是為什麼這項成果被認為是「大統一」的關鍵.

如果你對這塊「積木」是如何變成「圖片」的過程感興趣, 我也能用拼圖的例子解釋給你聽, 想了解看看嗎？

需要

太棒了, 我們現在就用「拼圖」的概念, 來破解 AI 是如何從一堆「積木 (Token)」中變出一張完整圖片的.

1. 圖片其實是「看不見的文字」

在我們眼中, 圖片是顏色和形狀；但在 AI 眼中, 它會把圖片拆成成千上萬個小方

格 (這就是我們剛才說的圖片 Token).

想像一張貓的照片：

第一個小方格裡是一小段「尖尖的線條」.
第二個小方格裡是「灰色的毛」.
第三個小方格裡是「圓圓的眼珠」.

2. 用「接龍」的方式來拼圖

既然 AI 已經把圖片看成一塊塊的「積木」, 它就可以發揮它最擅長的「接龍 (自

回歸)」本領了：

開頭： 你給它一個指令「畫一隻貓」.
第一塊拼圖： AI 根據指令, 在空白的畫布上放下第一塊積木 (比如一小截貓耳朵的邊緣).
預測下一塊： AI 回頭看了一眼那截耳朵, 心想：「既然這裡有耳朵邊緣, 那右邊那一格有 90% 的機率應該是更多的灰色毛. 」於是它放下了第二塊.
以此類推： 它不斷地「看著前面已經拼好的部分, 預測下一塊該放什麼」, 從左到右、從上到下, 最後一張完整的貓咪圖片就「接龍」成功了！

3. 為什麼這叫「多模態」統一？

這就是最神奇的地方！因為 AI 把「文字」和「圖片拼圖」都看作是同一種「接

龍遊戲」：

文字接龍： 「天」$\rightarrow$ 接「氣」$\rightarrow$ 接「好」.
圖片接龍： 「貓耳碎片」$\rightarrow$ 接「貓頭碎片」$\rightarrow$ 接「貓身碎片」.

這項技術的突破在於, AI 的大腦現在可以混合接龍. 你給它一段文字, 它後面可以接著出圖片；或者你給它一張圖片, 它後面可以接著出一段文字來解釋這張圖.

最終的大白話總結：

這項成果就像是發明了一種「萬能接龍術」. 以前 AI 玩文字接龍和玩拼圖要用兩套不同的方法, 現在它發現：「原來只要一直預測下一塊積木是什麼, 我既能寫詩, 也能畫畫, 還能把兩者完美結合！」

這就是為什麼科學家們這麼興奮, 因為這條路徑讓 AI 變得像人類一樣, 可以用同一套大腦邏輯來處理看、聽、讀、寫.

到目前為止, 關於「積木」和「接龍」的邏輯還清楚嗎？如果你想知道, 我們可以聊聊為什麼這種方法會比以前的方法更「聰明」？

需要

既然你感興趣, 我們就來聊聊：為什麼這種「全靠接龍」的方法, 會比以前分開訓練的方法更聰明？

我們可以用「翻譯官」與「當地人」的差別來比喻.

1. 以前的方法：像是在用「字典」翻譯

以前的 AI 處理圖文, 就像是有兩個專才：一個是「讀書人」 (懂文字), 一個是

「畫家」 (懂圖片).

當你叫 AI 看圖說故事時, 過程很麻煩：

「畫家」先看圖, 把它看到的特徵轉成一種神祕程式碼.
「讀書人」拿到這串代碼, 再翻字典把它變成人類語言.

缺點： 就像玩「比手畫腳」, 中間轉換的過程會損失很多細節, 而且兩個腦袋很

難真的「心靈相通」.

2. 現在的方法：像是「原生」就懂多國語言的當地人

現在這種「統一接龍 (自回歸)」的方法, 是把文字、圖片、聲音通通塞進同一

個大腦去練習.

這就像一個小寶寶, 在學會「蘋果」這兩個字的同時, 眼睛也看著紅紅圓圓的東

西, 嘴巴也咬著甜甜的味道. 在他的腦袋裡：

「蘋果」的發音 = 紅色的視覺 = 甜的味道

為什麼更聰明？

理解更深刻： AI 不再是「翻字典」, 而是真的把圖片和文字連在了一起. 當它在「接龍」文字時, 它腦中同時也具備了空間感和顏色感.
觸類旁通： 因為邏輯統一了, AI 展現出了驚人的「想像力」. 即使你給它一個它從沒見過的指令 (例如：用畢卡索的風格畫一個正在打筆電的太空人), 它也能因為精通各種「積木」的排列組合, 完美地把不同概念縫合在一起.

3. 效率與上限的突破

這種方法最厲害的地方在於「力大磚飛」 (只要燃料夠多, 火箭就能飛得更高)：

好教： 科學家不需要再辛苦地寫一堆規則教它什麼是貓、什麼是狗.
好學： 只要餵給它網路上成千上萬的影片、文章、照片, 讓它自己去練習「接龍」, 它就會自己悟出這個世界的運作規律 (例如：球掉下去會彈起來、人難過時會流淚).

總結：

這種「統一接龍」的聰明, 在於它打破了感官的界線. 它不再只是在玩文字遊戲或塗鴉, 而是透過統一的數據處理, 建立起一套對世界整體的「認知」.

這就是為什麼現在的 AI 能幫你寫程式、畫設計圖, 還能跟你聊哲學, 因為在它的世界裡, 這些通通都是「下一塊積木」的排列組合問題而已.

這段「從分開到統一」的演進過程, 你覺得好理解嗎？或者你想知道, 這麼厲害的 AI 還有什麼弱點是這種接龍方式很難克服的？

第一個問題是: 為什麼之前的AI專家沒有想到這個方向?

第二個問題是: 如此的指出一個方向, 原創者不怕被別人引用, 再由此更加深入研究嗎？

這兩個問題非常犀利, 直接切中了科技演進的「資源限制」與「學術生態」核心.

問題一：為什麼之前的 AI 專家沒想到這個方向？

其實不是「沒想到」, 而是「想到了卻做不到」. 這主要受限於以下三個原因：

大腦 (模型)容量不夠大：
以前的 AI 就像是個小瓶子, 裝文字就滿了. 如果要同時裝下文字、圖片、影片, 並把它們通通打碎成「積木 (Token)」來處理, 需要極其巨大的儲存空間和運算能力. 以前的硬體設備 (顯示卡、晶片)根本跑不動.
技術「黏合劑」還沒發明：
雖然大家都想統一, 但直到 2017 年 Transformer 結構 (現在所有大模型的地基)出現後, 我們才找到了一種能同時處理長距離文字和複雜圖片的「萬能膠」. 在那之前, 文字和圖片用的是完全不同的技術架構, 就像柴油引擎和電動馬達, 很難強行拼在一起.
數據量不夠：
要讓 AI 玩「萬能接龍」, 需要餵食海量的圖文資料. 以前沒有這麼多經過整理的「圖文對應」數據, 也沒有現在這麼強大的網路爬蟲技術來收集全世界的知識.

問題二：原創者不怕被別人引用或超越嗎？

在 AI 的世界裡, 原創者的心態通常是「怕沒人跟, 不怕人超越」. 這有幾個有趣的邏輯：

1. 建立「標準」就是最大的勝利

如果大家都採用我提出的「自回歸接龍」路線, 我就是這個領域的領航員. 當全

世界的科學家都沿著這條路研究時, 我發明的技術就變成了「工業標準」. 在科

技界, 當老大的意義通常在於「定義規則」, 而不是把技術藏起來.

2. 論文是「入場券」, 實力是「護城河」

發表論文指出方向, 只是告訴大家「這條路通」. 但真的要跑贏比賽, 靠的是：

算力財力： 我知道怎麼跑, 但我家有 10 萬片頂級晶片, 你家只有 10 片, 你就算知道方法也追不上.
數據品質： 雖然方法公開, 但我手裡有多年累積、洗得最乾淨的數據, 這是別人拿不走的.

3. 學術界的「開源文化」

AI 領域有一個很特殊的傳統：開源與分享.

許多頂尖科學家 (如 Meta 或 Google 的研究員)認為, 如果大家都不分享, AI

的進步會非常緩慢. 他們互相引用、互相競爭, 反而能激發出更強大的技術. 這就

像大家都在蓋一座摩天大樓, 我蓋了第一層並告訴大家結構, 雖然別人能接著蓋

第二層, 但「第一層發明者」的名聲和地位已經奠定了.

4. 專利與商業佈局

雖然研究方向是公開的, 但具體的模型參數、程式碼細節、優化技巧, 原創公司

通常會保留一部分作為商業機密, 或者申請專利保護.

總結來說：

這就像是「哥倫布發現新大陸」. 他大方地告訴全世界「往西走有金礦」, 他不怕別人也開船去, 因為他已經搶佔了先機、畫好了地圖, 而且他擁有最強大的船隊.

你覺得這種「大方分享方向」的作法, 在一般的商業競爭中常見嗎？還是你覺得這在 AI 領域特別奇怪？

都覺得

這確實是一個非常獨特的現象, 我們正處在一個「競爭與分享並存」的奇特時代. 這種「都有」的感覺非常精準, 我把它拆解成商業邏輯和 AI 領域的特殊性.

這種「矛盾感」抓得非常準. 在一般的商業邏輯裡, 這簡直是「商業自殺」；但在 AI 領域, 這卻是一種「降維打擊」的戰略.

我們可以從這兩個角度來剖析：

為什麼在傳統商業中很「奇怪」？

在傳統行業, 技術就是「配方」 (像可口可樂).

獨佔性： 如果我把配方公開, 明天滿大街都是一樣的味道, 我還賺什麼錢？
零和遊戲： 市場就這麼大, 你多賣一瓶, 我就少賣一瓶.
保護主義： 研發成本極高, 必須透過專利護城河死守秘密, 直到把成本回收.

為什麼在 AI 領域卻是「常態」？

AI 領域玩的是另一套遊戲規則, 主要有三個理由：

1. 速度比祕密更重要

AI 的技術迭代快到驚人. 去年的「頂尖技術」, 今年可能就變成「過時垃圾」. 與其把一個快要過時的技術藏起來, 不如公佈出來成為「標準」. 當全世界的研究者都基於你的理論去研發時, 你就會成為這個生態圈的中心 (就像 Android 系統公開原始碼, 反而讓它成為全球市佔第一).

2. 「算力」才是真門檻

這就像是開賽車. 原創者大方地把「引擎設計圖」公開了, 但如果你家沒有「航太級的加工廠 (昂貴的晶片陣列)」和「最純的燃料 (海量的高品質數據)」, 你照著圖紙也造不出一樣快的車.

原創者想的是： 「方向給你, 有本事你跑得比我快. 」

3. 吸引頂尖人才 (這最關鍵！)

頂尖的 AI 科學家都是有理想的, 他們希望自己的名字留在歷史上. 如果一家公司要求所有研究都保密, 這些科學家就會跑去願意讓他們發表論文的公司 (如 Meta、OpenAI). 「發論文」是公司招攬頂尖大腦的「廣告費」.

這種「大方」背後的商業算計: 原創者指明方向後, 其實在玩一種「生態圈爭奪戰」：

策略	目的
公開論文	讓大家認同我的技術路徑是「正宗」, 吸引全球人才幫我修 Bug.
保留權重	雖然告訴你怎麼做, 但最核心的「大腦參數」我不給你.
雲端服務	你想用最完美的成品？來我的網站付費使用, 這才是真正的賺錢來源.

這是一篇為你整理的深度解析文章, 將我們剛才聊到的所有內容——從 AI 的「接龍」邏輯到商業競爭的「大開大合」——串聯成一個完整的邏輯體系.

從「接龍高手」到「全能大腦」：揭開生成式 AI 的萬能公式

在人工智慧 (AI)飛速發展的今天, 科學家們提出了一個革命性的觀點：「通過預測下一個詞元進行多模態學習」. 這串聽起來像外星語的專業術語, 其實隱藏著 AI 通往「大一統」的終極奧祕.

一、核心邏輯：一切皆是「接龍」

要理解這個概念, 我們得先打破對 AI 的神祕感. 現在最強大的 AI, 本質上是一

個「超級接龍高手」.

詞元 (Token)：AI 世界的積木
AI 不像人一樣讀字或看圖. 它會把所有的資訊——無論是文字、圖片還是聲音——通通拆解成一塊塊的小碎片, 我們稱之為「詞元」. 對 AI 而言, 一首詩是一串積木, 一張照片也是一串積木.
自回歸 (Autoregressive)：永不中斷的預測
AI 運作的方式就像玩「文字接龍」. 它每放下一個積木, 都會回頭看一眼前面已經排好的隊伍, 然後計算下一塊積木「最機率出現」的是什麼. 這種「根據過去、預測未來」並不斷重複的過程, 就是自回歸.

二、突破界限：當拼圖遇上接龍

過去的 AI 是「偏科生」, 看圖的腦袋和讀書的腦袋是分開的. 但現在的「多模

態大模型」實現了感官的統一：

圖片即文字：在 AI 眼中, 圖片不過是成千上萬個「顏色方格」組成的接龍.
跨感官聯想：當文字和圖片在同一個大腦裡用同一套「接龍術」練習時, AI 產生了真正的「理解」. 它知道「蘋果」這兩個字, 背後對應的就是紅色的圓形積木.
原生多模態：這種方法訓練出來的 AI, 不再需要中間的「翻譯官」, 它天生就能同時看、聽、讀、寫, 像人類一樣擁有整體的認知力.

三、為什麼是現在？歷史與現實的交會

既然「接龍」這麼厲害, 為什麼以前的專家沒做到？這並非沒想到, 而是受限

於時代：

算力限制：以前的晶片跑不動如此龐大的全感官接龍.
架構缺失：直到 2017 年 Transformer 結構 (一種強大的技術底層)出現, 我們才有了能黏合不同感官的「萬能膠」.
數據荒：以前沒有足夠多「圖文並茂」的數據來餵養這個貪吃的大腦.

四、商業奇觀：為何原創者敢於指明方向？

在 AI 領域, 原創者大方地發表論文、指出「自回歸」是未來唯一正確的路徑,

這在商業上看似危險, 實則是高明的戰略佈局：

定義標準：成為「開山始祖」, 讓全世界的研究者都進入你的體系, 你就掌握了話語權.
實力門檻：雖然我給了你設計圖, 但頂級晶片 (算力)和乾淨的數據 (燃料)依然掌握在少數巨頭手中. 方向是公開的, 但門檻是極高的.
人才引力：公開研究成果是吸引頂尖大腦的「廣告」. 在 AI 時代, 擁有最多天才的公司, 才是最後的贏家.

結語

「自回歸」路線的確立, 標誌著生成式人工智慧找到了它的「萬能公式」. 這不再只是電腦程式的進步, 而是一場關於「認知統一」的革命. AI 正從一個只會查字典的機器, 演變成一個能感官並用、觸類旁通的超級大腦.

這場競爭不只是技術的賽跑, 更是生態圈的爭奪. 原創者指出的方向, 是通往未來的地圖, 而我們每一個人, 都在見證這幅地圖被一點一滴地填滿.

希望這篇文章能精確地傳達你的想法. 如果你需要針對特定段落加強語氣 (比如更具攻擊性或更感性), 或是想增加具體的應用範例, 隨時告訴我！

第一個問題是: 為什麼 Nature 會刊登此文重要性是什麼?

第二個問題是 : chatGPT , Gemini 用的方法/方向和中國的 Emu3 大模型一樣嗎？若是不同, 相異處是什麼?

你的問題非常精闢, 這正是當前 AI 領域最核心的「路線之爭」. 我們分兩個層次來深度拆解：

第一部分：為什麼《Nature》刊登這篇文章？

《Nature》作為科學界最高殿堂, 通常只刊登具有「典範轉移」意義的研究. 這篇文章之所以重要, 主要有三個原因：

證實了「大道至簡」的統一論：長期以來, AI 領域存在一個巨大的分歧：文字用「接龍」 (自回歸), 圖片用「擴散」 (Diffusion). 大家覺得畫畫跟說話是兩回事.
但這篇文章證明了：不需要複雜的擴散模型, 只要把圖片切成積木 (Token), 單純靠「接龍」就能畫得比專業畫畫 AI 還好. 這就像是物理學中的「大一統理論」, 把分散的技術歸於一套邏輯.
打破「跟隨者」的標籤： 這是中國科研機構 (智源研究院 BAAI)主導的大模型成果首次登上《Nature》正刊. 過去幾年, 中國 AI 常被認為是在追趕 OpenAI 的腳步, 但這篇論文提出了一個完全獨立的原創技術路線, 並在效能上與國際旗艦模型抗衡, 具備了制定未來規則的意義.
通往「世界模型」的階梯： 文章證明了這種方法不僅能生成圖文, 還能擴展到影片預測和機器人控制. 這種「全感官接龍」讓 AI 更有可能像人類一樣, 透過觀察世界來理解物理規律, 這被視為邁向通用人工智能 (AGI)的關鍵一步.

第二部分：Emu3 vs ChatGPT (OpenAI) vs Gemini (Google)

雖然它們都能聊天、畫圖、看影片, 但它們「大腦內部的結構」有顯著的不同.

1. 不同之處：核心架構的「純度」

ChatGPT (GPT-4 / Sora)： * 縫合怪 (早期)： GPT-4 最初是把文字腦和圖片腦 (如 DALL-E)「縫」在一起.
- 雙路線： OpenAI 目前的王牌——影片模型 Sora, 雖然也用了一些 Transformer 技術, 但核心仍是擴散模型 (Diffusion). 這意味著 OpenAI 同時維護著「接龍」和「擴散」兩套截然不同的技術.
Gemini (Google)：
- 原生多模態 (Native)： Gemini 從一開始就強調原生訓練.
- 架構複雜度： 雖然 Gemini 也是統一訓練, 但它在處理圖像時通常會使用專門的「視覺編碼器」 (像一副特殊的眼鏡)來把圖像轉化為 AI 能懂的代碼.
Emu3 (中國智源)：
- 極致純粹的「接龍」： Emu3 徹底捨棄了所有「專用零件」 (如擴散模型、視覺編碼器).
- 一張畫紙, 一枝筆： 它把圖片、文字、影片全部打碎成同樣的積木. 它的大腦裡只有一種能力：預測下一塊積木是什麼. 不管是寫詩、畫畫還是預測影片下一秒, 用的都是同一套數學運算.

2. 差異對比表

特性	OpenAI (GPT-4/Sora)	Google (Gemini)	Emu3 (智源)
技術路線	多路線並存 (自回歸+擴散)	原生多模態 (加掛編碼器)	純粹自回歸 (一招打天下)
處理邏輯	不同的感官用不同的生成方式	統一訓練, 但感官入口不同	所有感官完全統一為 Token
優勢	視覺質量極高 (Sora)	商業化極強、長文本優勢	架構極簡、擴展潛力巨大
缺點	系統複雜, 維護成本高	閉源且架構相對沈重	推理速度 (接龍畫圖)較慢