我们的全模态模型采用统一的 Transformer 架构，通过共享表示空间处理所有模态。这种方法实现了超越特定模态模型的涌现跨模态推理能力。
通过学习文本、图像、音频和视频之间的联合嵌入，我们的模型可以执行零样本跨模态任务，并展示对不同感官输入之间关系的深入理解。
我们开发了专门的技术来减少多模态场景中的推理延迟。通过优化的注意力机制、高效的 token 表示和硬件感知设计，我们的模型实现了近乎即时的响应。
我们的流式架构允许实时处理音频和视频输入，无需等待完整序列，从而实现真正交互式的多模态体验。
与严重依赖 Vision Transformers (ViT) 的传统方法不同，我们的研究探索视觉理解的替代架构。我们研究在保持或超越 ViT 性能的同时降低计算需求的高效替代方案。
这种方法实现了更灵活的模型设计，并为边缘部署和实时应用开辟了新的可能性。
我们开发了新颖的预训练策略，可以有效地扩展到数十亿参数，同时保持训练稳定性。我们的方法将跨模态的自监督学习与精心策划的合成数据相结合。
通过在 NVIDIA GPU 和 Google TPU 上进行分布式训练，我们实现了异构硬件平台的高效利用。