后GPT送行，多模态是最大的时机

liukang202420小时前网友吃瓜484

作者：王咏刚，SeedV试验室创始人/CEO，立异工场AI工程院履行院长

编者按：ChatGPT/GPT-4的横空出世，现已彻底改变了NLP范畴的研讨态势，并以其多模态的潜能，点着了人们心中通往AGI的榜首簇火花。

AI 2.0送行因而而至。但新送行的技能列车将通往何方？全新的商业机遇又埋藏在何处？SeedV试验室创始人/CEO、立异工场AI工程院履行院长王咏刚以为：多模态算法正处在“寒武纪大迸发”的前期。

以下为王咏刚的笔记全文共享。

△王咏刚

我既是软件工程师，也是出资人和创业者。我曾参加多个成功AI项目的创立、孵化或出资。

今日，ChatGPT敞开了簇新的AI 2.0送行，我个人也全力投入到一个3D+AI的全新创业进程中。在我的创业团队，咱们最关怀的AI中心技能是跨文本、图画、视频、3D、动画序列等信息的多模态AI。

此前一段时刻，我将咱们团队在这个范畴的考虑收拾成多份笔记。本文是这些笔记的汇总和概括。童超、潘昊等SeedV试验室成员直接为本文贡献了重要的技能试验、考虑商店或参阅信息，在此表明特别感谢。

中心观念大言语模型的“独占”与“白菜化”多模态AI的宽广天地多模态技能处于大迸发前期多模态AI为什么这么难大言语模型自身的多模态才能另一个“大力出奇观”的结局？多模态运用的立异“蓝海”参阅材料中心观念

一、未来的通用智能必定是多模态智能；二、GPT-4代表的大言语模型具有某些多模态潜能；三、多模态算法正处在“寒武纪大迸发”的前期；四、多模态算法很或许再次收敛到某种“大力出奇观”的超级大模型；五、多模态是大模型科研与工程范畴最好的弯道超车机遇；六、GPT让AI平民化，运用开发者很难树立中心技能壁垒；七、但在多模态范畴，三至五年内仍有建筑“技能护城河”的许多机遇；八、多模态范畴的运用立异、办法立异机遇远多于单模态范畴。

大言语模型的“独占”与“白菜化”

我做过许多年天然言语处理（NLP）相关的工程研制。不夸大地说，GPT终结了大多数独立存在的NLP上下游使命。不只许多科研方向被GPT逾越，弁言天然言语生成、对话、交彼此关的运用问题也一夜之间得以处理。

好消息是，人人都能用GPT API攒出点儿作用冷艳的运用产品，不了解编程的人还能雇佣AI协助编程序；坏消息是，NLP技能彻底失去了神秘感，一切运用开发团队的NLP水平被强行拉齐，咱们能够拼产品、拼运营，但要在运用侧树立NLP相关的技能护城河，就显得特别困难了。

一方面，OpenAI的ChatGPT、GPT API、ChatGPT Plugin中心生态已初具规划，LangChain、AutoGPT、HuggingGPT等外围生态方兴未已。未来不管中美，只需是面向顾客的，线上的，不需求私有布置或不触及敏感数据的运用，大都能够直接联接大厂大模型。与查找引擎送行的查找和广告产品相似，这个范畴必将是赢者通吃、大厂独占的办法。中美自卖自夸里，大约各自有两三个超级AI大模型一同吃掉通用智能核算的悉数比例。

另一方面，在企业级客户、政府客户那儿，有体量巨大的私有布置、私域数据、敏感数据、定制开发等专有智能核算的需求。这些需求限于数据无法充沛交流，不能用大厂大模型或通用计划处理。幸亏，以LLaMA为发端，“羊驼宗族”为流变，层出不穷的小模型（能够在终端设备乃至浏览器中运转）、中模型（数十亿到数百亿参数）、大模型（千亿参数或以上）以开源办法杀入自卖自夸。只需原始答应协议支撑，开发者就能依据这些开源模型敏捷反抗定制、范畴对齐和封装、布置，为企业或政府客户供给智能运用产品。

上图来自Yang, JF et al., Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond。

态势很显着，在通用智能核算范畴，独占会是未来的底子形状；在专有智能核算范畴，依据开源模型简略封装的处理计划将敏捷有用化，并在开发和布置本钱上反抗“白菜价”。

大言语模型（还能够算上多模态范畴里现已开源和遍及的Stable Diffusion套装）会敏捷像此前的人脸辨认技能相同，展开为人人可用的“白菜化”处理计划。

大言语模型和相关技能仍在展开，但上述超级渠道和开源生态齐头并进的态势在事实上消弭了AI产品之间的技能差异。除了少数几家超级渠道类的产品公司和少数处在开源生态中心方位的技能公司外，其他一切科技公司、创业者都很难在大言语模型这个范畴树立起实在意义上的“技能护城河”。对用户来说，新一代AI技能的平民化必定是大好事。但对工作竞赛的参加者来说，未来比拼的或许就不是技能，而是资源、渠道、流量、办法、运营才能、产品迭代速度这些陈词滥调的自卖自夸要素了。

当然了，崇奉技能驱动型立异的创业者也不必绝望；我觉得，三至五年内还有一片拼技能的蓝海能够供咱们冲浪——与大言语模型比较，多模态AI在技能上远未收敛，不管在科研、工程仍是运用层面，都是一片宽广天地，大有可为。

多模态AI的宽广天地

概念上，多模态AI指的是能够履行一种或多种跨模态/多模态使命的AI算法。典型的跨模态/多模态使命（科研上，“跨模态”与“多模态”有不同的内在，本文不做详细阐明）抒发：

跨模态的生成使命，如文生图；输出多模态信息的生成使命，如依据文字描绘，主动输出混合了图、文、视频内容的展现文稿；跨模态的了解使命，如主动为视频编配语义字幕；跨模态的逻辑推理使命，如依据输入的几许图形，给出有关定理的文字证明；多模态的逻辑推理使命，如请AI玩密室逃脱——这需求AI依据密室空间结构，文字信息，图片信息等推理出最优处理计划；……GPT-4展现出强壮的通用问题处理才能后，为什么咱们还需求在多模态范畴进一步进步AI的认知功率？

其实，咱们还没有澄清人类智能和机器智能之间的一切相关，乃至难以深化提示二者的运转规则（可解说性）。不过，一些十分朴素的，形而上的阅历认知，仍是能协助咱们廓清大言语模型与多模态模型之间的互补联系：

GPT-4的确具有十分显着的初级AGI才能（拜见微软Spark of AGI论文），并且，这部分初级的AGI才能是由GPT首要经过阅览和核算人类言语文字信息获取的；另一方面，人类的生存环境和考虑进程必定是多模态的（图、文、声、光、电、影……）；即使在言语文字呈现前，人类的先人也能担任不同类型的才智使命——这应该是多模态学习或考虑的劳绩；跌倒言语文字这样的符号化体系能够直接存储其他模态的信息或常识，但，为什么核算机不能从其他模态数据中直接学习呢？假设单纯依靠言语文字，AI真的能学到这个多模态国际的一切常识吗？……无疑，实在的AGI有必要能像人类相同即时、高效、精确、契合逻辑地处理这个国际上一切模态的信息，反抗各类跨模态或多模态使命。但通向这个终极方针的技能途径或许是多样的，或需求探究和测验的。从商店上，我个人会倾向于：

未来实在的AGI必定是与人类相仿的，高效的多模态智能处理机；单纯从言语文字中学习大约率无法获得完好的国际认知；实在的AGI需求一起从一切模态信息中学习常识、阅历、逻辑、办法。GPT-4具有开始的图画语义了解才能（拜见GPT-4 Technical Report）。文生图模型Stable Diffusion与ControlNet，LoRA等条件操控和微调技能结合后，也能输出优异和可控的成果。不过，与咱们实在需求的悉数多模态才能比较，今日的GPT-4和Stable Diffustion在多模态才能上最多仅仅幼儿园水平。

试想，假设AI能够像人类相同经过视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等多模态传感器搜集并有用处理这个国际的各类信息，咱们必定不会满意于简略的文生图功用。假设多模态AI能尽早老练，我特别乐意神往下面这些极具诱惑力的运用场景：

机器人仅凭视觉体系，对现场环境快速精确的复原。这儿的“复原”抒发但不限于精准的3D重建，光场重建，原料重建，运动参数重建等等。上一条有关机器人的需求，假设换到主动驾驶范畴，就必定意味着一部与人类司机具有平等等级感知才能、判断才能，能够获得上路答应的新一代主动驾驶轿车。AI能够经过调查一只小狗的日子印象，像Pixar的艺术家那样为一只3D建模的玩具狗赋予动作、表情、身形、情感、性情乃至虚拟生命。动画片导演用文字描绘的拍照思路，能够由AI解说和转换为场景规划、分镜规划、建模规划、光照规划、原料和烘托规划、动画规划、摄像机操控等一系列专业使命。小朋友向AI描绘自己梦想中的童趣国际，多模态AI运用虚拟实际技能协助小朋友圆梦。任何一个人都能够成为未来国际的游戏规划师。人类用户只需求抽象界说游戏场景、游戏人物和游戏规则，剩余的专业作业都能够交给未来的多模态AI。多模态AI老练后，谈天机器人能够敏捷演变成能够在视频谈天里“察言观色”或用“肢体言语”来协助自己进步表达才能的换代产品。AI程序有或许榜首次具有与情感相关的功用特点——幻想一个懂得眼泪的不同意义的AI助理；或许，幻想一套深化了解人类情感的虚拟心思咨询师。AI有或许掌握把握人类在艺术发明中常用的“通感”技巧：由于看见如火如荼的海岬，发明出节奏与心情层层递进的高水准交响乐；由于赏识白鹤的曼妙舞姿，发明出品格清高的潇洒舞蹈…多模态技能处于大迸发前期

个人观念：今日多模态AI的技能展开状况，像极了2017年前后的NLP范畴。

2017年是Google提出Transformer技能的时刻，也是NLP科研范畴百家争鸣，多途径一起迭代，上下游使命各自打破的送行。在天然言语处理尖端学术会议ACL 2017年的论文列表（https://aclanthology.org/events/acl-2017/）中，咱们能够找到那个送行科研人员最关怀的技能论题。

2017年，文本分类、语义解析（Semantic Parsing）、向量编码、机器翻译、文本生成、阅览了解、常识问答、主题模型、方面提取（Aspect Extraction）等等上下游使命与Attention、RNN、CNN、Sequence-to-sequence、Sequence-to-Dependency等不同技能道路之间以各种办法排列组合，让人目不暇给。即使是进入了2018年的BERT送行，科研圈的许多人仍是在重复争辩究竟哪一种道路才是通往“人工智能圣杯”的最优途径。

拿我自己来说，至少在GPT-3呈现之前，我作为有多年NLP阅历的工程师，是彻底没有预料到AGI的曙光会离咱们这么近的。

今日的多模态AI在科研范畴简直与2017年时的NLP科研一模相同，一切需求研讨的上下游使命与一切或许的技能道路之间，正在演出各种办法的排列组合游戏。CVPR 2023年已接纳的论文列表（https://cvpr2023.thecvf.com/Conferences/2023/AcceptedPapers）能够实在地反映出这种激烈的“拼接感”。

仅拿3D生成方面的研讨为例，近两年一切text-to-3D，image-to-3D，video-to-3D以及愈加根底一些的3D-representation方面的论文，绝大多数归于对不同技能办法的拼接、组合、测验、探究。其间触及的可拼接要素抒发不同的3D表明办法，不同的多模态信息对齐和混合编码办法，不同的3D重建管线等等。

简略概括一下，为了生成3D方针或场景，最底子的3D表明或编码办法能够从以下候选项中挑选运用（抒发组合运用多个选型；下列某些选项之间也存在彼此掩盖的内在）：

三维网格（Mesh）八叉树（Octree）三维体元（Voxels，也称体素）隐函数（Implicit Function）点云（Point Cloud）神经场（Neural Field），或神经辐射场（NeRF）三平面（Tri-plane）……而整个生成算法或网络结构（Structure），则能够在以下几大技能头绪或他们的进一步组合、改变中测验最优计划（下列选项之间并非严厉并排联系，而是咱们在3D生成模型中常用的技能手段；不同选项在生成网络中的方位并不都是可对应替换的）：

生成对立网络（GAN）：GAN在2D图片生成范畴完败给分散模型（Diffusion Model），但在今日的3D生成科研中，GAN仍是抢手候选技能之一；变分自编码器（VAE）：在生成类使命中常常与GAN混为一谈，但较少作为独立的骨干网络结构规划。能够在实践算法中演变成专用于特定模态的各类自编码器；分散模型（Diffusion Model）：分散模型在2D文生图使命中获得巨大成功，天然会被3D生成学习；这个方向上，还能够算上OpenAI新近提出并开源的一致性模型（Consistency Model）；Transformer模型：在文本范畴大放异彩，但在3D生成范畴的运用还相对有限；神经辐射场（NeRF）：既能够把NeRF当作一种生成模型内部运用的3D表明或编码办法，也彻底能够将其视作3D生成模型的一种典型结构规划（以NeRF表明为中介，环绕可微的3D函数做插值或反解）；参数化（Parameterization）：AI模型或子模块的输出成果是另一个或多个老练子体系的输入参数。参数化更多指的是一种技能模块之间的联接思路，而不是一种网络架构规划；依据比照学习的多模态预练习（CLIP）：这一般也被视为一种模态之间、模块之间的联接思路。这项由OpenAI发明的图文混合练习技能已极端广泛地运用到各种不同模态的组合练习中。在多模态范畴，不管表达注重CLIP的“联接”力气都不为过；任何多模态信息混合编码、对齐和练习的管线里，简直都能够找到CLIP原始规划的影子。……举一些直观的比如吧（这儿引述的论文仅用给出典型技能道路和模型架构的规划事例，既不是总述性质的列表，也不是依据论文价值的引荐）：

Textured-3d-GAN（https://arxiv.org/pdf/2103.15627.pdf）是典型的运用3D Mesh表明3D常识，运用GAN反抗生成使命的算法规划。

输入图片与3D Mesh之间的相关，是依据3D管线里常用的UV映射，原料贴图（Texture），置换贴图（Displacement Map）等2D办法反抗的——这个相关自身其实也是一种将3D建模参数化的规划范式。

由于直接依据3D Mesh来编码多模态信息，Textured-3d-GAN掌握得到直观的3D语义切割图示：

PIFuHD（https://arxiv.org/pdf/2004.00452.pdf）及其前身PIFu（https://arxiv.org/pdf/1905.05172.pdf）运用隐函数来表明生成进程里的3D空间常识：

GET3D（https://nv-tlabs.github.io/GET3D/assets/paper.pdf）是Textured-3D-GAN规划思路的展开或晋级。全体上仍运用GAN生成网络的底子结构。生成器内部运用3D常识，将被生成方针分红有向间隔场（SDF）表明的3D结构，以及纹路贴图两条生成管线，并依据3D常识将二者相关在一同。

OpenAI的Point-E（https://arxiv.org/pdf/2212.08751.pdf）是点云和分散模型的组合体；OpenAI拿手的CLIP预练习模型和Transformer模型也在整个网络结构中扮演了重要人物：

DreamFusion（https://arxiv.org/pdf/2209.14988.pdf）是NeRF办法在3D生成范畴的代表算法，全体结构相同运用了分散模型由随机噪音到方针方针的底子思路：

EG3D（https://nvlabs.github.io/eg3d/media/eg3d.pdf）在练习结构上挑选了GAN，却在3D信息表明上，运用了风趣的三平面（Tri-plane）表明法：

EG3D的三平面表明法直接启发了微软前些时发布的作用拔尖的虚拟人头部重建算法——Rodin（https://arxiv.org/pdf/2212.06135.pdf）：

DiffRF（https://sirwyver.github.io/DiffRF/）能够当作是神经辐射场（NeRF）与分散模型（Diffusion Model）的一种新的组合形状：

TANGO（https://arxiv.org/pdf/2210.11277.pdf）将CLIP的跨模态练习办法与3D国际多种使命的参数化办法结合，依据提示文本生成3D烘托需求的各类参数（原料、法线、光照等）：

井蛙之见——上面几个比如，已足以看出今日3D生成范畴科研的底子态势：

科研气势炽热；科研方向处于探究和发散阶段；3D生成的全体作用现在还无法满意用户需求；在一些限制范畴或风格的运用场景，SOTA模型能够很好地反抗使命。从2017到2022，NLP范畴阅历了科研大迸发到GPT-4等超级大模型一统江湖的演进进程。

今日，在形状组合上层出不穷的多模态AI算法，会不会催生出另一种类型的超级大模型呢？

多模态AI为什么这么难

多模态的生成、语义了解、逻辑推理等使命必定比单纯的NLP使命难。

文生图这样最根底的跨模态使命，今日许多人以为现已完美处理。Stable Diffusion + ControlNet + LoRA的组合看上去无懈可击，Midjourney东西用起来也如同称心如意。

但实在情况是，依据分散模型的文生图算法在娱乐和大众传播范畴十分受欢迎，但想融入专业制造流程或代替工作美术师，仍是有适当难度。

《CG大佬暴击AI现场》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/623967958）记载了人类专业美术师应战AI绘画的一个详细事例。从这个事例看，人类对构思和细节的掌控力暂时仍是远强于AI的。ControlNet所做的工作，本质上仍是用人类的操控力来补偿AI作画掌握发散、难过操控的缺点——这从另一个视点证明了人类高水平画师在当时时刻节点的不行代替性。

文生图尚如此，文生视频，文生3D，文生动画，图文混合逻辑推理等更难的使命，今日的确还处在十分前期的阶段。这儿面的底子原因是——多模态AI特别难。

卡内基梅隆大学宣布的Foundations & Trends in Multimodal Machine Learning: Principles, Challenges, and Open Questions将多模态AI科研面临的应战概括为以下六点：

榜首，表明（Representation）：文本、图片范畴的信息表明办法相对安稳，视频、动画、3D等范畴仍在试验各种新的表明办法。没有好的表明办法，AI就无法学习到高质量的常识。

第二，对齐（Alignment）：CLIP供给了不同模态之间彼此对齐的结构思路，但真到处理多模态对齐的时分，仍是要重复试验，寻觅最优计划。

第三，推理（Reasoning）：前两条处理欠好的话，模型的推理才能必定无法进步；即使独自考虑推理，也触及到认知空间里的信息联接联系，模型网络结构，模型规划等许多细节。

第四，生成（Generation）：生成部分抒发多模态信息抽取，跨模态信息翻译，多模态信息创立三个阶段。与单纯的文本生成使命比较，这三件事在多模态使命中的侦查度都直线上升。

第五，常识搬迁（Transference）：许多范畴的常识天然存在于不同模态的信息中，但如安在多模态信息之间互通有无，彼此补全缺失的常识呢？更重要的是，一些模态（如3D）的练习数据极度匮乏，而练习数据相对丰厚的图片、视频范畴其实抒发了许多3D常识。这时，表达做好常识搬迁就成了有必要答复的关键问题。

第六，量化剖析（Quantification）：这个困难在一切深度学习模型中都存在。表达定量评价模型网络结构的优缺点，如安在继续迭代中改善模型中最单薄的环节，表达鉴别模型中是否学习到了成见，表达测验模型的鲁棒性等等，都是深度学习理论界的老大难问题。

仍是以3D场景或方针的主动生成为例，多模态AI面临的科研或工程应战在3D生成范畴会转化为以下这些十分扎手的问题：

数据匮乏：与随处可见的高质量图画数据集比较，高质量的3D数据集曲折。常用的科研图画数据集一般都抒发上亿或更多图片，而许多质量较高，可用于科研的3D数据集只需数千或数万个3D模型。常识搬迁困难：现在的科研还在全力拆解单张或多张图画中抒发的3D信息，要精确复原或对齐文本、视频、动画序列中抒发的3D信息，就愈加困难。技能选型困难：以3D场景或方针的表明办法为例，可选的办法有好多种，新办法也在继续呈现。连输入端的信息表达表明都难成商店，又表达去要求模型的输出质量呢？大算力依靠：未来，练习一个多模态超级大模型需求的算力，或许会远远超越练习GPT-4需求的算力。短少“模型练习→产品运用→用户反应→改善模型练习”的正循环：由于3D生成难度大，3D生成类的产品较难处理普通用户的实践问题，就难以得到更多用户数据和用户反应，更无法凭借用户反应迭代和改善模型质量。多模态AI的技能应战实在存在，但有应战就意味着有机遇；经过技能打破、技能立异在多模态AI范畴大步行进，现在正是最好的机遇。

大言语模型自身的多模态才能

一方面，多模态AI有适当多技能应战要处理；另一方面，GPT等大言语模型其反抗已学到了人类言语文字中记载的一部分多模态常识（GPT-4中也编码了图画语义，可一起承受文、图两种模态的输入；这方面的信息可参阅GPT-4论文，本节不再评论）。咱们能否运用大言语模型学习到的多模态常识来加快多模态AI的科研与运用开发呢？

这是一条超级风趣的技能途径，值得咱们深化探究。

例如，拿咱们团队关怀的3D创立和操控类使命来说，从GPT-4敞开运用界面和接口的时刻起，咱们就一直在测验GPT-4有关三维空间的常识储藏与逻辑推理才能。

微软Spark of AI的论文中提到了一小部分GPT-4的3D才能。在一项试验中，研讨员要求GPT-4运用JavaScript创立“一个具有不耻下问岛屿，瀑布，桥梁的奇幻国际，一条龙从空中飞过，一座城堡坐落在最大的岛屿上”（实践试验进程抒发多次序的指令或提示信息），GPT-4经过JavaScript编程创立出的3D国际如下图所示——跌倒粗陋如幼童著作，但底子从语义上复原了提示要求：

考虑到GPT-4从来没有直接学习过任何3D模态的信息，仅从人类言语文字中获取有关3D国际、3D建模、3D编程的常识，这样的输出成果是十分冷艳的。

NVIDIA Omniverse团队运用ChatGPT和GPT-4反抗了另一项3D内容创立试验，相同风趣地展现了GPT-4与3D东西的编程接口联接后，能够抵达怎样的发明力与操控力（拜见文章How ChatGPT and GPT-4 Can Be Used for 3D Content Generation）：

与微柔和NVIDIA的研讨团队不同，咱们团队更希望深化调研GPT-4对3D空间底子构成元素的认知究竟有多透彻。咱们等待GPT-4了解并操控的底子空间元素抒发：

坐标系空间方位几许体的三维构成几许体的办法化表明几许体的空间联系几许体的空间运动咱们做了许多相关试验，成果是令人震慑的：GPT-4在3D空间认知和操控上的“智力水平“，与一个正在拼搭积木的2~3岁小朋友近似；GPT-4能够像幼童相同精确了解最底子的空间方位，懂得几许形体的底子构型，一起也像幼童相同总是”笨手笨脚“，难以精细化操控空间元素的细节。

在展开详细试验前，咱们希望GPT-4自己引荐一组能够在有限文本长度内描绘空间方针的办法化办法。GPT-4彻底了解，直接运用（x, y, z）坐标体系及3D网格（Mesh）的精确表达办法必定没办法在数千个语义符号（Token）的窗口内描绘一个3D物体。它引荐咱们运用下面几种精简的办法化办法：

运用八叉树（Octree）来编码方针的空间结构；运用结构实体几许法（Constructive Solid Geometry），运用底子形状或自界说网格组合成侦查形状；运用低多边形（Low-poly）办法简化3D网格；运用行程编码（RLE）来紧缩3D形状的办法化表达；运用参数化（Parametric）或进程式（Procedural）建模办法；在不同分辨率的空间层级运用不同精度的表达体系。很显着，GPT-4从3D图形学书本或文章中很好地汲取了办法化描绘3D方针的干流办法。咱们就运用GPT-4引荐的办法，进一步测验GPT-4在3D使命中的实战才能。

依据结构实体几许（Constructive Solid Geometry）的思路，咱们请GPT-4运用1x1x1的单元积木块，在一块给定规模的小空间内，拼搭一只“粗线条”的积木小狗，并输出每个单元积木块地点的单元格坐标或序号。咱们用一个Blender插件将GPT-4的输出成果直接烘托成3D场景。GPT-4依据“一只积木小狗”的提示，拼搭出的积木方针如下：

咱们经过追加提示请GPT-4为小狗添加细节，特别是添加小狗的两只耳朵。GPT-4超卓地反抗了使命：

当咱们请GPT-4自我发挥，树立一所它以为美丽的，抒发一扇门和一扇窗的斗室子时，GPT-4创立的积木结构相同十分风趣：

在未经提示时，GPT-4如同不会用“镂空”的办法留出门窗的孔洞，而是在门窗地点方位堆叠摆放了表明门和窗的积木块。为了在视觉上有所播种，咱们用蓝色烘托出GPT-4以为是门窗的积木块（生成进程中，GPT-4会很详尽地分过程解说每一组积木的用处）。

接下来，当咱们要求GPT-4用积木拼搭有手有脚的积木小人，且一起给出了Minecraft风格的限制提示时，GPT-4发明的积木小人简明而精确：

特别风趣的是，当咱们要求GPT-4将积木小人的左手向前伸出时，GPT-4精确做出了一只手臂向前伸出的动作，但很惋惜搞错了左右，下图中的小人向前平伸的手不是左手而是右手：

这是一个在相似试验中重复呈现的风趣现象：GPT-4一般能够精确认知或定位3D空间中的上与下、前与后，却常常把左和右搞反。在咱们的试验里，假设不在提示词中着重哪个方向为左哪个方向为右，GPT-4混杂左右的概率就远高于正确处理左右的概率。两三岁的小孩子如同也常常搞不清左右——难道GPT-4现已具有了某种“生命特征”？

经团队参谋提示，这种混杂左右的现象其实不难解说：在一切言语文字类的3D场景描绘中，大多数讲者都是站在第三人称调查者的视角来描绘3D空间里的方位信息的。假设调查者面临3D空间中一个虚拟人物的正面，调查者左边对应的必定是虚拟人物形象的右手，调查者右侧对应的必定是虚拟人物形象的左手。由于只经过言语文字材料学习3D常识，GPT-4构成左右方向相反的“调查者成见“就在所难免了。

这种左右倒置的现象如同进一步阐明：仅仅从言语文字中学习国际常识，并不足以树立完好、精确的多模态认知。未来的AI大约率仍是需求直接从多模态传感器、印象材料、3D场景、动画序列中直接学习常识。

假设答应GPT-4运用恣意形状的六面体积木，就有必要将GPT-4每一次序的输出限制为每块积木的空间方位（x, y, z）和空间巨细（w, h, d），然后同步修正咱们的Blender插件。

下图是GPT-4自行挑选积木巨细后，从头拼搭出的积木小狗：

下图是依据“相似匹诺曹的木偶小人”的提示，GPT-4用自选形状积木树立出的著作（“长鼻子”的视觉意像，应该是GPT-4从“匹诺曹”的提示中领会得到的）：

留意上图中，GPT-4将木偶小人的两只眼睛摆在了头顶偏前的方位。为了处理这个空间方位过错，咱们又运用了好几轮提示，才“教会”GPT-4表达将两只眼睛挪动到面部上方。

接下来，咱们希望GPT-4生成接连的动画关键帧，让木偶小人在动画中逐步抬起一条腿。GPT-4能够精确了解咱们的目的，也能将“抬起一条腿”的动作映射到空间中的方针结构。只不过，六面体积木的表达才能有限（咱们与GPT-4约好的办法言语乃至短少积木旋转视点的表达），GPT-4所能做到的最好的视觉作用，也便是下图这样了：

除了上述这些简略而风趣的成果，咱们还做了许多愈加详尽、深化的试验，抒发：

在八叉树、底子几许体的布尔组合等方向上深化探究GPT-4的空间表达才能；在几许体UV贴图的方向，探究GPT-4将烘托作用与空间方位相关的才能；探究GPT-4依据指令（如“典型的拍摄作业室的三灯照明规划”）操控场景内光照的才能；试验GPT-4对动画关键帧的了解和操控才能；……后续，咱们或许会用专门的文章，体系性发布这些试验成果以及从中调查到的规则性常识。

咱们团队做的系列试验，不断迫临GPT-4在3D模态使命上的认知极限。愈是深化试验，愈是感觉GPT-4在这个范畴的行为特征上与两三岁小孩子搭积木极为近似。所谓“AGI的曙光”，大约也能够从这个方历来了解吧。

另一个“大力出奇观”的结局？

今日的多模态AI仍处在技能方向发散的大探究、大展开阶段。

多模态AI会不会像NLP使命那样，被一个“大力出奇观”的超级大模型全面代替呢？

个人以为，这个结局的或许性极大；但抵达这个结局的途径或许会很绵长。

首要，OpenAI或Google之类的AI大厂现已在发力研制下一代多模态混合的预练习模型了。文、图乃至文、图、视频混合练习出来的通用大模型，应该会在不久的将来展现出远超GPT-4的多模态才能。依照阅历认知，OpenAI在多模态超级大模型的竞赛中再次胜出，必定是个大约率事情。

其次，如前文所述，文、图以外的多模态范畴，仍存在适当大的变数——练习数据极度匮乏，3D等侦查多模态信息的表明和对齐短少公认的最优解，多模态练习对算力要求远高于纯文本数据等等技能应战，像通途相同横亘在一切研讨者和开发者面前。

本质上，文字是在一维时刻序列上编码语义信息，图画是典型的二维空间信息，视频能够了解为二维空间信息与时刻序列的组合（三维信息），而3D动画则晋级为三个空间维度与时刻序列的组合（四维信息）。理论上，3D动画是对实在时空的终极映射；文本、图画乃至视频，仅仅实在时空在更低维度上的投影。

GPT等大言语模型树立起一种有或许通向AGI的智能范式。但将这种智能范式扩展到三维、四维的时空规模，侦查度的增加是指数等级的。因而，在视频、3D、动画序列等较文、图更侦查的多模态范畴，技能迭代并收敛到一个大一统办法的时刻周期或许会适当长，三至五年仅仅我的保存估量。

或许有必要选用新算法规划来处理侦查度爆破的问题。或许，由于模态间常识搬迁的或许性，让AI愈加深化了解练习数据丰厚的低维度文、图信息，必定能够协助AI更快地从高维度信息中学习常识。别的，依据今日较前期的多模态技能快速推出有用产品，然后经过渠道级、东西级的产品树立用户场景、数据、工程、科研之间的联动联系，这也是加快技能迭代的好思路。

简略讲，好消息和坏消息一起存在，多模态AI的展开趋势极难猜测。本文有关未来的猜测并非依据严厉的数学建模，必定不精确。回顾过去数十年的AI技能展开，也底子没有谁能精确猜测AI科研何时巅峰，何时低谷。

一切都取决于咱们这些从业者的努力作业。

多模态运用的立异“蓝海”

GPT等大言语模型敞开了运用立异的新送行。朝气蓬勃的多模态AI则会把这一轮运用立异推到最高潮。

与单纯经过天然言语进行交互或输入输出比较，多模态运用显着具有更强的可感知、可交互、可“通感”等天然特点。现在Midjourney在文生图范畴的运用办法立异，我信任仅仅未来多模态运用国际的冰山一角。

简略罗列一些我十分看好的未来多模态运用吧：

跨多模态语义的常识检索与数据提取；新一代的多模态数据库；跨模态的常识发掘，典型如医药范畴（跨病历，医疗印象，基因序列，分子结构等）的常识发掘；多模态信息展现（如产品、年报、课程、讲演）的主动生成；多模态广告的主动生成；多模态网页或小程序的主动生成；主动视频修改；主动视频生成；混合了多模态创立才能的下一代用户原创内容（UGC）东西或渠道；电商渠道内的虚拟导购；主动生成可交互的电商货架；教育范畴里的虚拟课程，虚拟教师；各种类型的虚拟人物；AI表情或肢体言语；AI虚拟情感；AI发明音乐和歌舞；AI为中心的新一代动画规划东西；主动游戏开发；增强了多模态感知和决议计划才能的新一代的机器人技能；增强了多模态感知和决议计划才能的新一代主动驾驶技能；虚拟实际和混合实际中的主动内容创立；多模态交际运用的主动生成；多模态小游戏的主动生成；……今日的许多AI运用还限制在既有存量自卖自夸、既有运用办法下的渐进式立异；上面这些多模态的运用立异机遇里，不少都归于有或许发明一个增量自卖自夸或渠道产品的革新式立异。

为什么多模态范畴掌握诞生革新式立异？

以UGC的东西和渠道为例：20年前，普通用户在互联网上创立的原创内容以文字为主；进入移动互联网送行后，图片和长视频在用户原创内容中的占比显着升高；最近几年，短视频东西和渠道一跃成为UGC国际的中心流量……但用户的发明欲现已被彻底满意了吗？要知道，普通用户的幻想力是无穷无尽的。只需有更好的表达办法和更简略的东西，用户就必定能再次发明数字内容的新风潮。

底子矛盾在于，现在的技能东西无法满意用户旺盛的发明需求。例如，专业的影视、3D动画、游戏等团队拿手创立各类精彩内容或超凡用户体会，但普通用户很难效法。相似Final Cut Pro、After Effects、Blender、Cinema 4D、Unity之类的专业东西从规划理念上就将绝大多数普通用户扫除在外，它们无一例外具有十分峻峭的学习曲线，寻求极致的专业操控力，还有必要满意专业作业流、东西链的整合需求。

新一代的多模态AI技能显着有从头界说内容创立东西的极大机遇。一个“草根用户”假规划划在虚拟国际里构建脑洞大开的发明发明（参阅手艺耿的实体著作），是不是能够直接用天然言语辅导AI反抗使命，而不是从头学习专业东西软件的运用办法？一个孩子发明了天才的游戏玩法，但苦于短少游戏开发的专业阅历，未来的多模态AI是不是能够大显神通？

AI赋能的智能东西迟早会抛开“专业”的包袱，将普通用户从峻峭的学习曲线中解放出来。每个内容创立者都能够专心于构思自身，而不是侦查的东西软件交互。到那时，下一代UGC渠道还会停留在文、图、短视频这些简略形状上吗？

多模态运用有宽广的幻想空间。即使假定多模态AI现已老练，在运用层级也还需求探究和迭代许多工程技能问题。例如：

AI生成的元素表达与传统的影视、3D、动画、游戏等作业流完美结合？多模态场景中，天然言语主导的人机交互该表达规划才最高效？未来的核算机、手机或新一代个人核算设备表达联接不同模态的传感器？操作体系或运用程序表达用更好的多模态办法展现核算成果？苹果公司行将推出的VR/AR设备会表达改变多模态运用自卖自夸的竞赛格式？AI辅佐编程表达更好地进步多模态运用的开发和布置功率？……我个人信任，在后GPT送行里，多模态是最大的科研、工程与运用研制机遇。水平有限，这个底子观念连同以上考虑内容，必定不会彻底正确。收拾并宣布出来，仅供咱们参阅。

参阅材料：[1]Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond, https://www.researchgate.net/publication/370224758_Harnessing_the_Power_of_LLMs_in_Practice_A_Survey_on_ChatGPT_and_Beyond[2]Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4, https://arxiv.org/abs/2303.12712[3]GPT-4 Technical Report, https://arxiv.org/abs/2303.08774[4]Foundations and Trends in Multimodal Machine Learning: Principles, Challenges, and Open Questions, https://arxiv.org/abs/2209.03430[5]How ChatGPT and GPT-4 Can Be Used for 3D Content Generation, https://medium.com/@nvidiaomniverse/chatgpt-and-gpt-4-for-3d-content-generation-9cbe5d17ec15

— 完 —

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