英伟达研究团队近日推出了一款名为 omnivinci 的全模态理解模型，该模型在关键的全模态基准测试中表现卓越，领先当前最优模型高达19.05分。更令人瞩目的是，omnivinci 仅依赖其六分之一的训练数据量，便实现了这一突破性成果，充分展现了其在数据利用效率和模型性能上的双重优势。
OmniVinci 致力于构建一个能同时处理视觉、音频与文本信息的通用人工智能系统，目标是让机器具备类似人类的多感官感知能力，从而更全面地理解和解析现实世界中的复杂场景。为达成此目标，研究团队设计了全新的架构方案与数据处理策略，通过构建统一的全模态潜在空间，实现跨模态信息的深度融合与协同理解。
在 Dailyomni 基准评测中，OmniVinci 显著优于 Qwen2.5-Omni：在音频理解任务 MMAR 上提升1.7分，在视觉理解任务 Video-MME 上高出3.9分。值得注意的是，其训练所使用的 Token 总量仅为0.2万亿，远低于 Qwen2.5-Omni 所需的1.2万亿，表明 OmniVinci 的训练效率达到后者的6倍之高。
该模型的核心技术突破在于其全模态对齐机制，包含三大关键组件：OmniAlignNet 模块、时间嵌入分组（TEG）以及约束旋转时间嵌入（CRTE）。其中，OmniAlignNet 充分利用视觉与音频信号之间的互补特性，增强两种模态间的联合学习与对齐效果；TEG 通过对音视频信号按时间片段进行分组处理，有效建模时序依赖关系；而 CRTE 则进一步优化了时间轴上的精确对齐，确保模型能够准确捕捉事件发生的绝对时间位置。
研究团队采用了两阶段训练范式：第一阶段专注于各单一模态的能力培养，第二阶段则进行全模态联合训练，逐步提升模型的综合理解水平。此外，在隐式全模态学习方面，研究人员借助现有的视频问答数据集，显著增强了模型对音视频内容的协同理解能力。
源码地址：点击下载
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