北京智源人工智能研究院近日正式推出其最新一代多模态世界模型——emu3.5，首次将自回归式的“下一状态预测”（next-state prediction, nsp）机制应用于多模态序列建模中，标志着智能系统在跨模态理解与生成方面迈出了关键一步。
Emu3.5的核心创新在于构建了一个统一的NSP框架。该模型将文本、图像、动作指令等不同模态的信息视为一个连续的状态序列，通过预测“下一个状态”来驱动整个推理过程，实现端到端的智能决策。这一机制赋予模型不仅理解当前情境的能力，更具备预判后续变化并自主规划最优行为路径的潜力。
举例来说，当用户发出指令：“把这张照片中的咖啡杯移到桌子右边，并调亮整体色调”，Emu3.5能够准确识别图像中的对象及其空间关系，随后分步执行移动操作和色彩调整，确保每一阶段的输出都符合现实物理规律与视觉连贯性。
实际测试表明，Emu3.5在多个维度展现出卓越表现：
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- 文图协同生成：可根据高度复杂的语义描述（如“赛博朋克风格的雨夜街道，霓虹灯光映照在湿漉漉的路面上”）生成细节丰富、风格精准的图像；
- 智能图像编辑：支持自然语言驱动的语义级修改（例如“将人物服装改为复古西装”），无需手动标注或选区操作；
- 时空动态推理：可对视频帧序列进行连贯编辑，比如“让正在奔跑的角色突然停下并转身”，保持时间上的逻辑一致性。
这些能力使得Emu3.5在机器人控制、虚拟助手、智能内容创作等需要“感知—决策—执行”闭环的应用场景中具有广阔前景。
与以往仅依赖特征对齐的传统多模态模型不同，Emu3.5实现了根本性突破：它将文本、视觉、动作等各类信息统一编码为可预测的状态流，真正达成跨模态的无缝切换与联合推理。研究人员可借此高效处理复杂异构数据，而普通用户也能仅凭自然语言完成原本需专业工具才能实现的创意任务。
据智源方面透露，Emu3.5将优先落地于教育领域（如自动化智能课件生成）、医疗健康（多模态电子病历分析）以及数字娱乐（AI辅助导演系统）等方向。同时，团队将持续开源部分模型能力，致力于推动全球多模态人工智能生态的发展与普及。
