自回归模型：生成式AI的核心技术
自回归模型（Autoregressive Model）是生成式AI领域的重要技术之一，尤其在文本生成、图像生成和视频生成任务中表现卓越。其核心思想是通过顺序生成数据，每个步骤都依赖于之前生成的内容。例如，在文本生成中，自回归模型从左到右逐词生成文本，每个词的生成都基于前面的上下文。
英伟达在最新发布的Cosmos物理世界模拟模型中，结合了自回归模型、扩散模型和分词器等多种技术架构。这一创新使得Cosmos能够理解和模拟物理世界的基本概念，如重力、摩擦和惯性。训练Cosmos模型使用了2000万小时的视频数据，使其能够支持文本、图像和视频输入，为机器人、工业自动化和数字人等领域提供了强大的技术支持。
自回归模型与推理AI的融合
随着生成式AI的发展，推理AI（Reasoning AI）成为新的研究热点。英伟达CEO黄仁勋在财报电话会上提到，人工智能正从感知和生成式AI向推理AI转变。推理AI需要更深入的计算能力，而自回归模型在这一过程中扮演了重要角色。
英伟达的Blackwell架构专为推理AI设计，能够显著提升推理模型的Token吞吐量，同时降低成本。例如，Blackwell架构在推理AI模型的Token吞吐量上比前代产品提升了25倍，成本降低了20倍。这种技术进步使得自回归模型在推理AI中的应用更加高效，尤其是在复杂任务如思维链和搜索中表现出色。
分形生成模型：自回归模型的扩展
分形生成模型（Fractal Generative Model）是一种新的生成模型框架，通过递归调用生成模块构建复杂的生成系统。这一模型突破了传统模块化的限制，特别适合处理高维非顺序数据，如图像、分子结构和蛋白质。
分形生成模型的核心思想是将自回归模型作为生成器，通过递归分解联合分布来建模数据的内在结构。例如，在像素级图像生成任务中，分形生成模型能够高效处理大量像素，同时捕捉像素之间的复杂依赖关系。这一技术为生成模型的设计提供了新的研究方向，有望推动生成模型领域的进一步发展。
自回归模型与扩散模型的结合
近年来，研究人员尝试将自回归模型与扩散模型（Diffusion Model）结合，以探索新一代的生成模型范式。扩散模型的生成过程是“从粗到细”，即从噪声开始逐步细化输出。这种生成方式与自回归模型的顺序生成形成互补。
Inception Labs发布的Mercury模型是首个商业级扩散大型语言模型（dLLM），在文本生成任务中表现出色。Mercury模型在英伟达H100上能以每秒超过1000个Token的速度运行，显著提升了生成效率。这一技术突破表明，扩散模型在文本模态上具有巨大潜力，未来可能与自回归模型进一步融合，推动生成式AI的发展。
自回归模型的未来应用
自回归模型不仅在文本和图像生成中表现卓越，还在物理世界模拟、推理AI和复杂数据建模中展现出广阔的应用前景。英伟达的Cosmos模型通过结合自回归模型和其他技术，为机器人、工业自动化和数字人等领域提供了强大的支持。
此外，分形生成模型和扩散模型的创新也为自回归模型的应用开辟了新的方向。未来，随着技术的不断进步，自回归模型有望在更多领域发挥重要作用，推动生成式AI和推理AI的进一步发展。
总结
自回归模型作为生成式AI的核心技术，在文本生成、图像生成和物理世界模拟中表现出色。通过与推理AI、分形生成模型和扩散模型的融合，自回归模型的应用范围进一步扩展，为生成式AI的未来发展提供了强大的技术支持。随着技术的不断创新，自回归模型有望在更多领域产生深远影响，推动人工智能技术的持续进步。
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