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苹果团队提出首个三模态掩码扩散模型
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AI 综述
2026年10月14日，Apple 机器学习研究团队提出首个从零开始在文本、图文和音频文本数据上预训练的三模态掩码扩散模型（MDM）。该研究系统分析了多模态扩展规律、模态混合比例与噪声调度，并提出基于随机微分方程（SDE）的重参数化方案，以解耦物理批大小与逻辑批大小。基于该设计空间，团队预训练了一个3B参数规模（涵盖6.4T tokens）的统一模型，在文本生成、文生图（T2I）和文生语音（T2S）任务上均展现出扎实表现。
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最新进展10月14日 08:00
苹果研究团队提出首个3B规模三模态掩码扩散模型，涵盖文本、图像和语音生成。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- Apple Machine Learning ResearchApple 研究团队提出三模态掩码扩散模型设计空间
Apple 机器学习研究团队提出首个从零开始在文本、图文和音频文本数据上预训练的三模态掩码扩散模型（MDM）。研究系统分析了多模态扩展规律、模态混合比例与噪声调度，并提出基于 SDE 的重参数化方案以解耦物理与逻辑批大小。团队预训练了 3B 参数规模（6.4T tokens）的统一模型，在文本生成、文生图（T2I）和文生语音（T2S）任务上均展现出扎实表现。
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