在人工智能研究領域，2025年迎來了一項重要突破。由ByteDance Seed團隊主導的研究成果《Emerging Properties in Unified Multimodal Pretraining》（統一多模態(tài)預訓練中的涌現能力）于2025年5月20日發(fā)表在arXiv預印本平臺（arXiv:2505.14683v1），向公眾展示了他們開發(fā)的強大開源基礎模型BAGEL（Scalable Generative Cognitive Model）。這項研究由多位杰出研究者共同完成，包括Chaorui Deng、Deyao Zhu、Kunchang Li、Chenhui Gou、Feng Li、Zeyu Wang等首要貢獻者，以及由Haoqi Fan擔任項目負責人。研究團隊來自ByteDance Seed、深圳先進技術研究院、莫納什大學、香港科技大學和加州大學圣克魯茲分校等多家研究機構。有興趣深入了解的讀者可以通過項目官網https://bagel-ai.org/獲取更多信息。

想象一下，如果我們把傳統的AI模型比作專業(yè)廚師，那么他們通常只擅長一種菜系——有些只會做中餐，有些只會做西餐。而現在，ByteDance的研究團隊打造了一位全能大廚BAGEL，不僅能同時精通多種菜系，還能在烹飪過程中展現出令人驚訝的創(chuàng)新能力，比如根據客人的簡單描述創(chuàng)造出全新的菜品，或者僅憑一張食物圖片就能復制出相同的美味。

什么是BAGEL？簡單來說，它是一個能夠同時理解和生成多種模態(tài)（如文本、圖像、視頻）內容的AI模型。與市面上那些要么專注于理解（比如識別圖片中的物體），要么專注于生成（比如根據文字描述創(chuàng)建圖像）的模型不同，BAGEL就像是一個既能聽懂你說話，又能用繪畫、寫作等多種方式回應你的全能伙伴。

這項研究最令人興奮的發(fā)現是"涌現能力"（Emerging Properties）。這有點像孩子的成長過程：剛開始學習基礎技能時，孩子只能分別掌握聽、說、讀、寫等能力，但隨著學習的深入，突然有一天，他們能將這些基礎能力融合起來，展現出解決復雜問題的綜合能力，比如能根據一篇閱讀材料寫出有深度的感想。同樣，BAGEL在訓練過程中，隨著數據量和模型規(guī)模的增加，不僅提升了基礎的理解和生成能力，還"涌現"出了一些研究人員都沒有直接教給它的高級能力。

接下來，讓我們深入了解BAGEL是如何工作的，它帶來了哪些突破性進展，以及這對我們的日常生活可能產生什么影響。

一、研究背景與挑戰(zhàn)：為什么我們需要統一的多模態(tài)模型？

在人工智能發(fā)展的漫長道路上，研究人員一直面臨著一個類似"專才vs通才"的兩難選擇。想象一下，你是一家公司的招聘經理，你是該招聘一位精通銷售但不懂市場營銷的專家，還是招聘一位銷售和市場營銷都擅長的全能人才？在AI領域，這個問題表現為：是開發(fā)專門用于理解圖像的模型和專門用于生成圖像的不同模型，還是嘗試創(chuàng)建一個既能理解又能生成的統一模型？

長期以來，AI研究遵循"專才路線"——為不同任務開發(fā)專門的模型。比如GPT系列專注于文本理解和生成，DALL-E專注于圖像生成，而CLIP則專注于圖像理解。這就像是一個廚房里有多位廚師，每位只負責一道菜。這種方法雖然在各個領域取得了顯著成就，但也帶來了明顯的局限性：各個模型之間缺乏協作，用戶需要同時使用多個工具才能完成復雜任務，并且模型之間的知識無法有效共享。

ByteDance Seed團隊意識到，人類智能的一個關鍵特征是能夠無縫地在理解和表達之間切換。比如當我們看到一幅畫作時，不僅能理解其內容，還能描述它，甚至受到啟發(fā)創(chuàng)作類似的作品。這種統一的理解和生成能力是實現真正通用人工智能的關鍵一步。

然而，創(chuàng)建這樣的統一模型面臨著巨大挑戰(zhàn)：

首先是"優(yōu)化沖突"問題。這就像是讓一個學生同時精通文學和數學一樣困難，因為這兩個學科需要不同的思維方式和學習策略。同樣，訓練模型理解圖像和生成圖像需要不同的優(yōu)化目標和學習方法，如何在一個模型中協調這些目標是一個巨大挑戰(zhàn)。

其次是"數據結構差異"問題。理解任務通常使用配對數據（如圖像及其標簽），而生成任務則需要更復雜的序列數據（如一系列指令和相應的輸出）。如何設計一個統一的數據格式來訓練模型同時執(zhí)行這兩類任務？

第三是"架構設計"難題。傳統的理解模型和生成模型采用不同的網絡結構。理解模型通常是編碼器結構，而生成模型則是解碼器或擴散模型。如何設計一個能夠同時有效支持這兩種功能的統一架構？

ByteDance團隊通過創(chuàng)新的方法解決了這些挑戰(zhàn)，開發(fā)出了BAGEL模型。就像一位既能欣賞藝術又能創(chuàng)作藝術的全能藝術家，BAGEL能夠無縫地在理解和生成之間切換，并在這個過程中展現出令人驚訝的涌現能力。

二、BAGEL的創(chuàng)新架構：打造AI世界的"變形金剛"

如果把傳統AI模型比作只會單一技能的工具，那么BAGEL就像是一個能夠根據需要變形的"變形金剛"。它究竟是如何實現這種靈活轉換的呢？答案就在于其創(chuàng)新的架構設計。

BAGEL采用了一種名為"混合變換器專家"（Mixture-of-Transformer-Experts，簡稱MoT）的架構。這聽起來很復雜，但我們可以用一個簡單的比喻來理解：想象BAGEL像是一個擁有兩位專家顧問的CEO。一位專家擅長"理解"業(yè)務（比如市場分析），另一位專家擅長"生成"業(yè)務（比如產品創(chuàng)新）。當CEO面對不同任務時，會選擇性地咨詢相應的專家，但最終決策是CEO在綜合兩位專家意見后做出的。

具體來說，BAGEL模型包含兩個主要部分：

1. 兩個變換器專家：一個專注于多模態(tài)理解（比如識別圖像中的物體），另一個專注于多模態(tài)生成（比如創(chuàng)建新圖像）。

2. 兩個視覺編碼器：一個用于理解視覺內容，另一個用于生成視覺內容。理解編碼器負責捕捉圖像的語義信息（比如"這是一只貓"），而生成編碼器則關注像素級細節(jié)（比如貓毛的紋理和顏色）。

這兩個專家模塊通過一個巧妙的機制協同工作：共享自注意力操作。想象兩位專家雖然擅長不同領域，但他們坐在同一個會議室里，能聽到彼此的討論并分享信息。這種設計使得理解和生成模塊能夠無縫協作，共享知識，而不是像傳統方法那樣彼此孤立。

研究團隊在設計這種架構時面臨一個關鍵選擇：是采用"瓶頸"設計還是"無瓶頸"設計？這聽起來像是一個技術問題，但實際上可以用日常生活中的比喻來理解。想象你正在組織一場大型會議，需要兩個團隊（理解團隊和生成團隊）進行交流。"瓶頸"設計就像是讓兩個團隊通過幾位代表進行溝通，信息需要壓縮和提煉；而"無瓶頸"設計則像是讓兩個團隊的所有成員都參與到同一個大會議室中，實現全面而直接的交流。

ByteDance團隊選擇了后者——無瓶頸設計。這種方法雖然計算成本更高，但能夠保持信息的完整性，尤其是在處理復雜的長上下文多模態(tài)推理時。研究顯示，這種設計確實幫助模型在大規(guī)模訓練中展現出了驚人的涌現能力。

為了驗證不同架構的效果，研究團隊進行了對比實驗。他們比較了三種設計：標準的密集變換器（所有參數都用于所有任務）、混合專家（MoE，只復制部分網絡層）和混合變換器（MoT，復制全部網絡層為專家使用）。結果顯示，MoT架構在理解和生成任務上都取得了最佳性能。

這就像是比較三種不同的團隊協作方式：一種是讓所有人都成為全能選手（密集變換器），一種是設立專業(yè)顧問但大家共用基礎設施（MoE），最后一種是設立完全獨立的專業(yè)團隊但保持高效溝通（MoT）。實驗表明，最后一種方式在處理復雜多模態(tài)任務時效果最佳。

三、數據是王道：BAGEL的秘密武器

在AI世界里，有一句廣為流傳的格言："模型和方法固然重要，但數據才是王道。"這就像一個廚師，無論技藝多么精湛，如果沒有優(yōu)質的食材，也難以做出美味佳肴。對于BAGEL這樣的多模態(tài)模型來說尤其如此。

ByteDance團隊意識到，要打造真正強大的統一多模態(tài)模型，關鍵在于構建一個能夠同時支持理解和生成的高質量、多樣化的訓練數據集。他們的創(chuàng)新之處在于開發(fā)了一種名為"多模態(tài)交錯數據"（Multimodal Interleaved Data）的新型數據格式。

什么是"多模態(tài)交錯數據"？想象一本特殊的雜志，其中文字、圖片和視頻不是簡單地并排放置，而是精心編排，形成一個連貫的敘事。例如，一篇關于烹飪的文章不僅包含食譜文本，還包含食材圖片、烹飪過程的視頻片段，以及成品的展示圖。這種自然交錯的格式模擬了人類在現實世界中接收信息的方式，使模型能夠學習到不同模態(tài)之間的復雜關系。

ByteDance團隊從兩大類源頭構建了這種交錯數據：

1. 視頻數據：視頻本質上是一種天然的交錯數據源。想象一部電影，它包含了時間上連續(xù)的畫面、對話和聲音，展現了物體如何移動、人物如何互動。團隊利用公開的視頻資源和兩個專門數據集（Koala36M和MVImgNet2.0）來捕捉這種豐富的時空動態(tài)。從視頻中，模型可以學習到物體的一致性（同一輛車在不同角度下的樣子）、物理規(guī)律（物體如何運動）和時間連續(xù)性（一個動作如何自然過渡到下一個）。

2. 網頁數據：現代網頁通常包含文本、圖像和其他多媒體元素的混合。團隊利用OmniCorpus數據集，這是一個從Common Crawl中預處理的大規(guī)模網頁集合，包含自然交錯的文本和圖像。此外，他們還納入了開源的圖像編輯數據集，這些數據集展示了如何一步步編輯和修改圖像，教會模型精細的編輯行為。

數據收集只是第一步。原始數據往往包含噪聲、無關內容和低質量樣本。就像廚師需要仔細挑選和處理食材一樣，研究團隊開發(fā)了一套復雜的數據過濾管道：

對于視頻數據，他們應用了時間分割（將長視頻切分為有意義的片段）、空間裁剪（移除黑邊和疊加物如徽標）和質量過濾（根據長度、分辨率、清晰度和穩(wěn)定性篩選）。

對于網頁數據，他們設計了一個兩階段過濾系統：首先使用輕量級主題選擇過程（使用fastText分類器進行大規(guī)模篩選），然后應用更精細的規(guī)則過濾（如移除低質量圖像、確保文本與圖像的相關性等）。

收集和過濾完數據后，關鍵的一步是構建高質量的交錯序列。對于視頻數據，團隊生成了連續(xù)幀之間的變化描述，捕捉物體運動、動作轉換和場景變化。這些幀間描述作為學習視覺動態(tài)的時間監(jiān)督信號。

對于網頁數據，他們采用了"先說后示"策略：在每個圖像前插入簡潔的描述，作為概念性腳手架，幫助模型形成關于目標圖像的概念草圖，從而提高生成質量。

此外，研究團隊受DeepSeek-R1的啟發(fā)，用推理導向的內容豐富了交錯數據，以促進多模態(tài)推理能力。他們構建了50萬個推理增強示例，涵蓋文本到圖像生成、自由形式圖像操作和抽象編輯等任務。

最終，團隊構建了一個包含數萬億個標記的龐大數據集，其中包括純文本數據、圖像-文本對理解數據、圖像-文本對生成數據，以及最關鍵的交錯理解和生成數據（來自視頻和網頁）。這種規(guī)模和多樣性的數據是BAGEL模型展現涌現能力的關鍵基礎。

四、培養(yǎng)AI全能冠軍：BAGEL的訓練過程

訓練一個統一的多模態(tài)模型就像培養(yǎng)一位要參加"十項全能"比賽的運動員。這位運動員需要同時精通跳高、短跑、鉛球等多種完全不同的運動項目。要實現這個目標，教練需要精心設計訓練計劃，確保運動員在所有項目上都達到最佳狀態(tài)，而不是只在某一項上出色。

ByteDance團隊面臨著類似的挑戰(zhàn)：如何設計訓練過程，使BAGEL模型在理解和生成這兩個"項目"上都表現出色？他們采用了一個分階段的訓練策略，就像運動員的訓練通常分為基礎訓練、專項訓練和賽前準備一樣。

BAGEL的訓練分為四個關鍵階段：

1. 對齊階段（Alignment）：這相當于運動員的基礎熱身。在這個階段，團隊將視覺理解編碼器（SigLIP2）與語言模型（Qwen2.5 LLM）對齊。具體來說，他們只訓練連接這兩個組件的多層感知器（MLP）連接器，而保持視覺編碼器和語言模型凍結。這個階段只使用圖像-文本對數據進行圖像描述任務，每張圖像都被調整為固定分辨率（378×378），以匹配預訓練的SigLIP2輸入大小。

2. 預訓練階段（Pre-training，PT）：這相當于運動員的全面基礎訓練。在這個階段，團隊向語言模型添加了QK-Norm，并讓除VAE外的所有模型參數都可訓練。訓練語料包含2.5萬億個標記，由純文本、圖像-文本對、多模態(tài)對話、網頁交錯和視頻交錯數據組成。他們采用原生分辨率策略進行多模態(tài)理解和生成，但限制了每個圖像的最大長邊和最小短邊。

3. 持續(xù)訓練階段（Continued Training，CT）：這相當于運動員的專項強化訓練。與預訓練階段相比，CT階段增加了視覺輸入分辨率，這對多模態(tài)生成和理解性能都很重要。團隊還戰(zhàn)略性地增加了交錯數據的采樣比例，以強調跨模態(tài)推理的學習，因為此時模型的核心理解和生成能力已經變得更加穩(wěn)定可靠。CT階段消耗了約2.6萬億個標記。

4. 監(jiān)督微調階段（Supervised Fine-tuning，SFT）：這相當于運動員的賽前針對性訓練。在SFT階段，團隊從圖像-文本對數據集和交錯生成數據集中構建了高質量子集用于多模態(tài)生成。對于多模態(tài)理解，他們從LLaVA-OV和Mammoth-VL指令調整數據中過濾了一個子集。這個階段的訓練標記總數為727億。

在所有訓練階段，團隊使用了AdamW優(yōu)化器，β1=0.9，β2=0.95。受啟發(fā)于之前的研究，他們設置ε=1.0×10^-15以抑制損失峰值。在增加生成分辨率時，他們還將擴散時間步從1.0增加到4.0，以確保適當的噪聲級別分布。他們?yōu)镻T、CT和SFT階段采用恒定學習率，這樣可以輕松地擴展訓練數據而無需重啟訓練過程。

與單獨訓練VLM或T2I模型不同，統一多模態(tài)預訓練需要仔細調整兩個關鍵超參數——數據采樣比例和學習率——以平衡來自理解和生成任務的信號。

研究團隊進行了一系列對照研究，調整多模態(tài)生成數據與多模態(tài)理解數據的比例。結果表明，將生成數據的采樣比從50%（"1g1u"）增加到80%（"4g1u"）會穩(wěn)步降低MSE損失，結果是0.4%的絕對減少——這在實踐中對整流流模型是一個相當大的改進。相比之下，交叉熵（CE）損失在各個采樣比例中沒有顯示出一致的模式。這些發(fā)現表明，在訓練過程中應該更頻繁地采樣生成示例，而不是理解示例。

對于學習率的選擇，團隊發(fā)現更大的學習率使MSE損失收斂更快，而更小的學習率有利于CE損失。為了調和這種權衡，他們?yōu)閮蓚€目標分配了單獨的加權因子。

這些精心設計的訓練策略，加上創(chuàng)新的數據處理方法，共同打造了BAGEL的強大能力。就像一位經過科學訓練計劃培養(yǎng)出的全能冠軍，BAGEL在各種多模態(tài)任務上都展現出卓越的表現。

五、令人驚嘆的涌現能力：BAGEL如何超越其訓練目標

在AI研究中，有一個特別令人著迷的現象叫做"涌現能力"（Emerging Properties）。這就像是當你教孩子學習基礎的加減乘除后，有一天他突然能夠解決復雜的應用題，而你從未直接教過他這種能力。這種能力不是被明確編程或訓練的，而是隨著模型規(guī)模和訓練數據增加自然"涌現"出來的。

BAGEL模型展示了令人驚嘆的涌現能力，這些能力遠超研究團隊最初的設計目標。為了理解這一現象，團隊對訓練過程中的歷史檢查點進行了詳細評估，觀察模型能力如何隨著訓練數據量的增加而演變。

他們發(fā)現不同任務表現出不同的學習動態(tài)和飽和行為。如果以達到85%峰值性能所需的標記數作為指標，研究團隊觀察到以下模式：

1. 基礎理解和生成能力較早達到飽和：多模態(tài)理解任務在看到約0.18萬億標記后就達到了85%的性能，而生成任務則在0.68萬億標記后達到同等水平。這就像孩子先學會基礎的閱讀和寫作，這些基礎技能相對容易掌握。

2. 編輯任務需要更長時間：需要同時具備理解和生成能力的編輯任務表現出更慢的收斂速度，直到看到2.64萬億標記后才達到85%的性能。這相當于孩子需要先掌握閱讀和寫作后，才能發(fā)展出評論和改進文章的能力。

3. 智能編輯能力最晚出現：設計用來消除簡單編輯案例并強調復雜多模態(tài)推理的"智能編輯"任務需要3.61萬億標記才能達到85%，展現出類似于涌現行為的模式。在這種情況下，模型最初顯示低性能，然后在看到3萬億標記后性能逐漸并顯著提高。這就像孩子突然展現出創(chuàng)造性寫作或深度批判性思維的能力。

更有趣的是，當研究團隊在3萬億標記處增加分辨率時，傳統編輯任務的性能基本不受影響，但智能編輯性能繼續(xù)顯著提高——從15分增加到45分，在后期訓練階段翻了三倍，突顯了其對統一多模態(tài)推理的依賴性。

研究團隊還發(fā)現，理解能力，特別是視覺輸入，在多模態(tài)推理中起著關鍵作用：移除ViT標記對GEdit-Bench幾乎沒有影響，但導致智能編輯任務的表現下降16%，這突顯了視覺-語義推理在復雜編輯任務中的重要性。

除了量化評估，研究團隊還通過檢查不同訓練檢查點的生成輸出來觀察質量上的涌現行為。他們發(fā)現，生成質量在1.5萬億標記前就已經很強，在3.0萬億標記后使用更高分辨率訓練時有小幅質量提升。文本渲染能力，如正確生成"hello"和"BAGEL"的拼寫，則出現得更晚——大約在1.5萬億到4.5萬億標記之間。

智能編輯任務的質性可視化也展示了明顯的涌現行為。與傳統編輯不同，智能編輯通常需要基于多模態(tài)推理生成全新概念，而不僅僅是對輸入圖像進行部分修改。在3.5萬億標記之前，模型傾向于復制輸入圖像并只做最小的更改——這是一種在任務沒有被完全理解時的回退策略。然而，在看到3.5萬億標記后，模型開始展示出清晰的推理能力，產生連貫且語義上適當的編輯，與圖7中觀察到的涌現行為一致。

這些涌現能力使BAGEL能夠執(zhí)行各種令人印象深刻的任務，從基本的圖像生成和理解，到復雜的圖像編輯、多視圖合成和世界導航——這些能力構成了超越傳統圖像編輯模型范圍的"世界建模"任務。

六、超越競爭對手：BAGEL的實際表現

想象一場AI的奧林匹克運動會，各種模型在不同項目上競爭。BAGEL作為一個統一的多模態(tài)模型，是如何與那些專門設計用于單一任務的"專業(yè)選手"相比的呢？ByteDance團隊進行了全面的評估，結果令人印象深刻。

首先，在圖像理解方面，研究團隊使用了六個廣泛使用的基準測試：MME、MMBench、MMVet、MMMU、MathVista和MMVP。這些測試共同提供了一個簡潔但全面的測試平臺，涵蓋了感知、認知和多模態(tài)推理能力。

在可比的7B激活參數規(guī)模下，BAGEL在理解任務上優(yōu)于現有的統一模型。例如，在MMMU和MM-Vet上，BAGEL分別比Janus-Pro提高了14.3和17.1個百分點。值得注意的是，雖然MetaQuery-XL的表現也很強，但它依賴于凍結的預訓練Qwen2.5-VL主干，限制了其適應性。更令人驚訝的是，BAGEL在這些基準測試中的大多數表現優(yōu)于專門設計用于理解的模型，如Qwen2.5-VL和InternVL2.5，這表明MoT設計有效地緩解了任務沖突，同時保持了強大的視覺理解能力。

在圖像生成方面，研究團隊使用了兩個基準：GenEval和WISE。在相同的評估設置下，BAGEL達到了88%的總體得分，優(yōu)于專門的生成模型（FLUX-1-dev：82%，SD3-Medium：74%）和統一模型（Janus-Pro：80%，MetaQuery-XL：80%）。即使沒有LLM重寫器，BAGEL也達到了82%，超過了之前最先進的統一模型Janus-Pro-7B。在WISE基準上，BAGEL超過了除領先的專有模型GPT-4o之外的所有先前模型，這表明BAGEL具有強大的推理能力和世界知識。

研究團隊還進行了BAGEL與Janus-Pro 7B、SD3-medium和GPT-4o的定性比較。如圖10所示，BAGEL生成的圖像質量顯著高于Janus-Pro 7B，也超過了廣泛使用的專業(yè)文本到圖像模型SD3-medium。此外，它原生支持中文和英文提示，并允許以任意寬高比生成圖像。

在圖像編輯方面，研究團隊使用GEdit-Bench評估BAGEL的古典圖像編輯能力。BAGEL的表現與當前領先的專業(yè)圖像編輯模型Step1X-Edit相當，并且優(yōu)于Gemini 2.0。此外，團隊還在新提出的IntelligentBench上報告了結果，BAGEL獲得了44.9分的表現，顯著超過了現有的開源Step1X-Edit模型30分。

研究團隊還在各種圖像編輯場景中提供了定性比較，對比了BAGEL與Gemini 2.0、GPT-4o、Step1X-Edit和IC-Edit。如圖所示，BAGEL在各種編輯任務中始終表現出比Step1X-Edit和IC-Edit更優(yōu)秀的性能，并且也超過了Gemini 2.0的能力。雖然GPT-4o成功處理了這些場景，但它往往會對源圖像進行非預期的修改，這是BAGEL有效避免的問題。

此外，研究團隊還驗證了推理增強生成在各種基準測試中的有效性。對于文本到圖像任務，使用顯式思維鏈（CoT）推理過程的BAGEL在WISE上達到了0.70的得分，超過了非CoT對應物0.18，并且也大大超過了所有現有開源模型（之前的最高水平：MetaQuery-XL為0.55）。同樣，在IntelligentBench上，將CoT納入BAGEL將其智能得分從44.9提高到55.3。這種性能提升主要歸因于推理的引入，使模型能夠利用世界知識并提供詳細的編輯指導。

最后，為了提高BAGEL的世界建模能力，研究團隊通過增加訓練配方中視頻和導航數據的比例對模型進行了微調。在圖14中，團隊展示了BAGEL在導航、旋轉和多幀生成等世界建模能力方面的示例。BAGEL展示了強大的世界理解和模擬能力，能夠按照輸入指令生成動態(tài)數量的圖像，用于導航和旋轉輸入圖像等任務，或基于給定提示生成多個圖像。此外，BAGEL還展示了世界理解方面的強大泛化能力。例如，雖然它僅在真實世界街道導航上進行訓練，但它無縫地擴展到各種領域，如水墨畫、卡通和視頻游戲。

綜合來看，BAGEL在各種多模態(tài)任務上的表現令人印象深刻，不僅與專門設計的模型相媲美，在許多情況下甚至超越了它們。這表明統一的多模態(tài)模型不僅可行，而且可以成為未來AI研究和應用的有力方向。

七、未來展望：BAGEL開啟的可能性

BAGEL模型的成功不僅僅是技術上的突破，它開啟了一系列激動人心的可能性，就像一把鑰匙打開了通往未來的大門。讓我們一起展望BAGEL及其背后的統一多模態(tài)方法可能帶來的變革。

首先，BAGEL模型的開源性質是一個重大貢獻。與專有系統相比，開源模型允許更廣泛的研究社區(qū)參與、貢獻和改進。ByteDance團隊不僅分享了模型的代碼和檢查點，還詳細說明了關鍵發(fā)現、預訓練細節(jié)和數據創(chuàng)建協議。這種開放性為多模態(tài)研究創(chuàng)造了更多機會，可能催生新一代更強大、更靈活的AI系統。

其次，BAGEL的涌現能力表明，隨著數據規(guī)模和模型容量的增加，我們可能會看到更多意想不到的能力出現。就像超過某個臨界點的水突然變成蒸汽一樣，當AI系統超過某個規(guī)模閾值時，可能會展現出質的飛躍。BAGEL的經驗表明，這些涌現能力不僅限于語言模型，也存在于多模態(tài)系統中。

第三，BAGEL展示的世界建模能力開辟了新的應用可能性：

1. 增強人機交互：能夠理解和生成多種模態(tài)的AI可以創(chuàng)造更自然、更直觀的人機交互體驗。比如，用戶可以通過自然語言描述編輯需求，AI理解后直接生成修改后的圖像，無需學習復雜的編輯軟件。

2. 創(chuàng)意助手：BAGEL可以作為創(chuàng)意專業(yè)人士的強大助手，幫助設計師、藝術家和內容創(chuàng)作者快速將想法轉化為視覺作品，并允許通過自然語言指令進行精細調整。

3. 虛擬現實和增強現實：BAGEL的導航和3D操作能力可以應用于構建更逼真、更響應用戶意圖的虛擬環(huán)境，為元宇宙等應用奠定基礎。

4. 自動化內容生成：新聞機構、營銷團隊和教育機構可以利用BAGEL自動生成與文本內容匹配的視覺材料，大大提高內容制作效率。

5. 輔助技術：對于視障人士，BAGEL可以提供更詳細、更上下文相關的圖像描述；對于有表達困難的人，它可以幫助將想法轉化為視覺表示。

然而，隨著這些令人興奮的可能性而來的是重要的倫理考量。強大的圖像生成和編輯能力可能被濫用于創(chuàng)建誤導性內容或深度偽造。BAGEL的開發(fā)團隊認識到這些挑戰(zhàn)，并強調了負責任的使用和進一步研究安全措施的重要性。

此外，盡管BAGEL展現了令人印象深刻的能力，它仍有改進空間。如圖17所示，涉及特定知識產權、復雜文本渲染、反事實場景、對象交換等任務對BAGEL和其他模型仍然構成挑戰(zhàn)。與GPT-4o相比，還有明顯的提升空間。BAGEL的性能可以通過多種方式增強，例如擴充含有更多文本的圖像數據、增加模型容量，或在最終后訓練階段應用人類反饋強化學習（RLHF）。

ByteDance團隊在論文結尾表示："我們呈現了BAGEL，一個統一的多模態(tài)理解和生成模型，在擴大統一預訓練時展現出涌現能力。BAGEL在標準多模態(tài)理解和生成基準上產生頂級性能，并以強大的世界建模和推理能力進一步區(qū)分自己。為了開啟多模態(tài)研究的更多機會，我們向研究社區(qū)開源BAGEL。"

這一結語不僅總結了他們的成就，也表明了他們對開放協作和推動AI邊界的承諾。隨著時間的推移，BAGEL開創(chuàng)的道路可能會導致更加智能、更有用的AI系統，這些系統能夠無縫地理解我們的世界并幫助我們以新的方式與之互動。