DeepMind发布新模型Mirasol3B:更高效处理音频、视频数据

**划重点:**

1. 🌐 Google DeepMind发布Mirasol3B，致力于改善对长视频输入的理解。

2. 🎥 Mirasol3B采用先进的多模态学习，同时处理音频、视频和文本数据。

3. 🤔 对于应用于实际场景的可行性存在疑问，但该技术在YouTube等领域可能带来革命性的变化。

Google DeepMind日前悄然宣布了其人工智能研究的重大进展，推出了一款名为“Mirasol3B”的新型自回归模型，旨在提升对长视频输入的理解能力。该新模型展示了一种颠覆性的多模态学习方法，以更综合和高效的方式处理音频、视频和文本数据。

Google Research的软件工程师Isaac Noble和Google DeepMind的研究科学家Anelia Angelova共同撰写的博客文章中指出，构建多模态模型的挑战在于模态的异构性。他们解释说:“一些模态可能在时间上同步（例如音频、视频），但与文本不对齐。此外，视频和音频信号中的大量数据远远大于文本，因此在将它们结合在多模态模型中时，视频和音频通常无法完全消耗，需要进行不成比例的压缩。对于更长的视频输入，这一问题变得更加严重。”

多模态学习的新方法

为了解决这一复杂性，Google的Mirasol3B模型将多模态建模解耦为分开的自回归模型，根据模态的特性处理输入。“我们的模型包括一个用于时间同步模态（音频和视频）的自回归组件，以及一个用于不一定时间对齐但仍然是序列的模态(例如标题或描述)的单独的自回归组件，”Noble和Angelova解释道。

Google可能会探索在YouTube等领域应用该模型的可能性。作为全球最大的在线视频平台之一，YouTube是公司的主要收入来源之一。该模型理论上可以用于提升用户体验和参与度，例如生成视频的字幕和摘要，回答问题并提供反馈，创建个性化推荐和广告，以及让用户使用多模态输入和输出创建和编辑自己的视频。

例如，该模型可以基于视觉和音频内容生成视频的字幕和摘要，并允许用户通过关键词、主题或情感搜索和过滤视频。这有望提高视频的可访问性和可发现性，帮助用户更轻松快速地找到他们想要的内容。

该消息在人工智能社区引起了浓厚的兴趣和激动，同时也有一些怀疑和批评。一些专家赞扬了该模型的多功能性和可扩展性，并对其在各个领域的潜在应用寄予厚望。但也有人质疑为何没有提供代码、模型权重、训练数据甚至API。这引发了关于该技术在实际应用中的可行性的讨论。

这一宣布标志着人工智能和机器学习领域的重要里程碑，展示了Google在开发前沿技术方面的雄心和领导地位。然而，这也为AI的研究人员、开发者、监管机构和用户提供了一项挑战和机会，需要确保该模型及其应用符合社会的道德、社会和环境价值观和标准。