智源研究院"悟界"系列大模型发布 - 推出原生多模态世界模型Emu3、脑科学多模态通用基础模型Brainμ、跨本体具身大小脑协作框架RoboOS2.0与具身大脑RoboBrain2.0以及全原子微观生命模型OpenComplex2 [1] - Emu3基于下一个token预测范式统一多模态学习 构建模态无关的统一表征空间 实现文本、图像、视频的任意组合理解与生成 [3] - Brainμ基于Emu3架构 引入脑信号模态数据 实现单一模型完成多种神经科学任务 在自动化睡眠分型等任务中性能显著超越现有专有模型 [4] 原生多模态世界模型技术突破 - Emu3支持多模态输入输出的端到端映射 验证自回归框架在多模态领域的普适性 为跨模态交互提供技术基座 [4] - Brainμ整合超过100万单位神经信号预训练 支持从基础研究到临床研究和脑机接口应用 有望成为神经科学领域的"AlphaFold"模型 [5] - 与强脑科技BrainCO合作 首次在便携式消费级脑电系统上重建感觉信号 展现脑机接口应用潜力 [5] 具身智能技术进展 - RoboOS2.0是全球首个基于具身智能SaaS平台的开源框架 支持无服务器一站式轻量化机器人本体部署 整体性能提升30% 全链路平均响应时延低至3ms以下 [6][7] - RoboBrain2.0在多项空间推理与任务规划指标上超越主流大模型 任务规划准确率相较1.0版本提升74% 空间智能性能提升17% [8][9] - 新增多本体时空记忆场景图共享机制和深度思考能力 支持动态环境下的实时感知与建模 提升任务执行稳定性与成功率 [7][9] 微观生命模型突破 - OpenComplex2实现从静态结构预测到动态构象分布建模的突破 能表征生物分子系统的连续演化能量景观 [11] - 在CASP16竞赛中成功预测蛋白质T1200/T1300的空间构象分布 成为23支参赛队伍中唯一取得该突破的团队 [12] - 突破静态结构预测瓶颈 为原子级结构生物学提供全新建模工具 有望显著缩短生物医药研发周期并降低成本 [12] 技术发展趋势 - 人工智能正加速从数字世界走向物理世界 原生多模态世界模型是实现物理AGI的重要发展路径 [2][3] - 公司预判大模型技术将从大语言模型向多模态尤其是原生多模态世界模型方向发展 当前工作布局围绕该趋势展开 [2] - 未来5-10年可能出现大小脑融合模型 但当前数据受限不具备融合条件 现阶段采用大小脑协作框架 [7]

智源研究院发布全球首个原生多模态世界模型 - 北京智源人工智能研究院发布"悟界"系列大模型，包括全球首个原生多模态世界模型"悟界·Emu3" [1] - 同时发布全球首个脑科学多模态通用基础模型"悟界·见微Brainμ" [1] - 发布悟界·具身智能大模型，包含悟界·RoboOS 2.0——全球首个支持MCP的跨本体大小脑协作框架 [1] - 发布悟界·RoboBrain 2.0——具身大脑大模型 [1] - 发布悟界·OpenComplex2全原子微观生命模型 [1]