近日，英伟达研究团队重磅发布了全新突破性的 OmniVinci 全模态理解模型，该模型在多项权威全模态理解基准测试中取得了令人瞩目的成绩，以19.05分的显著优势超越了当前业界最顶尖的模型。更令人惊叹的是，OmniVinci 在训练过程中仅使用了0.2万亿的训练 Token，而其竞争对手则需要高达1.2万亿的 Token，这意味着英伟达的模型在数据效率上实现了惊人的六倍提升，展现了卓越的智能化与资源优化能力。
OmniVinci 的核心愿景是构建一个能够同时理解视觉、音频和文本信息的人工智能系统，使机器能够像人类一样，通过多感官协同感知和解析复杂多变的真实世界。为了实现这一宏伟目标，英伟达研究团队并未选择简单的数据堆砌策略，而是通过创新的网络架构设计以及高效的数据管理机制，成功实现了模型性能与训练效率的双重飞跃。
在技术架构层面，OmniVinci 采用了前沿的全模态潜在空间概念，致力于将来自不同感官通道的信息进行深度融合，从而实现跨模态的统一理解与智能推理。研究团队通过深入探索发现，不同模态的信息在感知和推理过程中能够相互促进、彼此增强，这一重要发现为多模态人工智能系统的未来发展指明了创新方向。OmniVinci 的架构设计具有高度的可组合性，能够有效整合图像、视频、音频和文本等多种异构输入类型。通过创新的全模态对齐机制，该模型能够将不同模态的嵌入信息映射到一个统一的潜在空间中，再进一步输入到大语言模型（LLM）进行深度处理。这一机制包含三项核心技术突破：OmniAlignNet 模块能够精准对齐视觉与音频信息，而时间嵌入分组技术配合约束旋转时间嵌入方法，则显著提升了模型对时序信息的理解与处理能力。
为了系统性地培养 OmniVinci 的全模态理解能力，研究团队采用了精心设计的两阶段训练方法。首先是针对各模态的专项训练阶段，为每个模态建立独立的理解基础；随后进入全模态联合训练阶段，通过融合隐式和显式学习数据，大幅提升了模型在多模态场景下的协同理解能力。随着 OmniVinci 的正式发布，英伟达再次彰显了其在人工智能领域的持续创新能力，预示着未来智能系统将朝着更加智能、灵活、高效的方向发展。
github：https://github.com/NVlabs/OmniVinci
划重点:🌟 OmniVinci 模型在全模态理解基准测试中超越了顶尖模型19.05分
📊 训练数据量仅为竞争对手的1/6，数据效率提升至六倍
🔑 采用创新架构和两阶段训练方法，显著提升模型的多模态理解能力