OmniViDのビデオ理解タスクの統一化は、異なるビデオタスクを共通の出力空間に統一することで、異なるタスクに対応するための特別なモデルアーキテクチャや損失関数を設計する必要性を軽減します。これにより、汎用言語モデルのトレーニングを簡素化し、異なるビデオタスクに対応するための一般的なアーキテクチャとトレーニング目標の開発が可能となります。この統一化は、AGIの実現に向けた重要な一歩となります。AGIは、人間の知能を模倣し、複数の認知タスクを包括的に処理できる人工知能システムを指します。OmniViDのアプローチにより、異なるビデオ理解タスクを統一的な枠組みで取り組むことが可能となり、これが将来的にAGIの実現に向けた貢献となる可能性があります。