在AI的世界裏，我們剛剛迎來了一個令人矚目的新成員——Cambrian-1，這是一個由LeCun和謝賽寧等業界大牛聯手打造的多模態大型語言模型（MLLM）。這個模型的出現，不僅僅是技術上的一次飛躍，更是對多模態學習研究的一次深刻反思。

Cambrian-1的設計哲學是將視覺放在首位，這在當今以語言爲中心的AI研究中顯得尤爲珍貴。它提醒我們，人類獲取知識的途徑遠不止語言一種，視覺、聽覺、觸覺等感官體驗同樣重要。Cambrian-1的開源，爲所有對多模態學習感興趣的研究者和開發者提供了一個寶貴的資源。

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這個模型的構建，圍繞五個核心要素展開:視覺表徵學習、連接器設計、指令微調數據、指令微調策略和基準測試。每一個要素都是對MLLM設計空間的一次深入探索，體現了研究團隊對現有問題的獨特見解。

值得一提的是，Cambrian-1在視覺語言任務上的表現令人印象深刻。它不僅超越了其他開源模型，甚至在一些基準測試上與業界頂尖的專有模型不相上下。這一成就的背後，是研究團隊對指令微調和連接器設計的創新思考。

然而，Cambrian-1的研究之路並非一帆風順。研究人員發現，即使是訓練有素的MLLM，在對話能力上也可能存在不足，這種現象被稱爲「答錄機現象」。爲了解決這個問題，他們在訓練中加入了系統提示，以鼓勵模型進行更豐富的對話。

Cambrian-1的成功，離不開背後強大的研究團隊。其中，Shengbang Tong（童晟邦）作爲論文的一作，他的貢獻不可忽視。目前，他在紐約大學攻讀博士學位，導師是Yann LeCun教授和謝賽寧教授。他的研究興趣涵蓋了世界模型、無監督/自監督學習、生成模型和多模態模型等多個領域。

Cambrian-1的開源，爲AI社區帶來了一股清新的空氣。它不僅提供了一個強大的多模態學習工具，更激發了人們對多模態學習研究的深入思考。隨着越來越多的研究者和開發者加入到Cambrian-1的探索中，我們有理由相信，它將成爲推動AI技術發展的重要力量。

項目地址：https://github.com/cambrian-mllm/cambrian

論文：https://arxiv.org/abs/2406.16860