人工智能研究所AI

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python人工智能,大数据,人生苦短,我用python
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  • Adobe和OpenAI联手,把真正的Photoshop、Adobe Express和Adobe Acrobat直接塞进了ChatGPT里。而且,完全免费!
    没错,你没听错——你不用订阅Adobe,也不用下载软件,就在聊天框里说句话,就能用上专业级的编辑工具。这感觉就像突然有了一个私人摄影师加设计师加文秘,全天候待命。 当“最强大脑”遇上“最强画笔”我们都知道,ChatGPT 就像一个无所不知的超级学霸,能写诗、能写代码、能陪聊;而 Photoshop 就像一个技艺高超的老工匠,虽然手艺无敌,但脾气有点古怪,一般人很难驾驭。过去,我们要用这把“画笔”,得先去学几个月的操作手册。 但现在,Adobe 直接把自家的 Photoshop、Express 和 Acrobat 这三员大将,全部打包塞进了 ChatGPT 里。这是什么概念?
  • 最近,Google Labs 像变魔术一样推出了一系列实验性产品:NotebookLM, Flow, Jules, Stitch, Mixboard, Doppl, Pomelli等等。这不仅仅是工具的堆砌,这是一场从“大脑”到“双手”的彻底武装。
    Google Labs 这次发布的,不是零散的工具,而是一条完整的、自动化的创意流水线。NotebookLM 是大脑,负责输入与思考;Jules 和 Flow 是双手,负责构建与呈现;Stitch、Mixboard、Pomelli 是感官,负责修饰与传播。 以前,想要完成这所有的工作,你需要组建一个 10 人的团队,花费数周时间。而现在,在这个深夜,你一个人,对着屏幕,就能指挥这支千军万马。 技术门槛正在以肉眼可见的速度崩塌。未来的竞争,不再是比谁背的代码多,比谁剪辑软件用得溜,而是比谁的 NotebookLM 里塞满了更优质的知识,比谁能用 Flow 讲出更动人的故事
  • Google Gemini 3 Flash 正式发布:速度与智能的双重飞跃核心亮点: Google 推出全新轻量级模型 Gemini 3 Flash,正式宣告 AI 进入“零延迟”时代。作为首个“以下犯上”的 Flash 模型,它不仅响应速度是前代的三倍,更在关键性能上超越了自家旗舰 Gemini 3 Pro。
    关键性能数据(Benchmark)Gemini 3 Flash 在多项高难度基准测试中表现惊人,打破了“轻量级 = 低智商”的传统认知: 测试项目类别 Gemini 3 Flash 得分对比旗舰模型 SWE-bench代码修复 (权威榜单)78.0% 优于 Gemini 3 Pro (76.2%) GPQA Diamond专家级推理 (博士水平)90.4%达到极高水准 Humanity’s Last Exam极限综合评估 (超高难度)33.7%大幅领先 Gemini 2.5 Pro#人工智能# #Gemini 3 Pro# #Gemini 3 Flash# #谷歌新模型#
  • 就在最近,Meta 再次展示了其在开源 AI 领域的统治力。Segment Anything Model (SAM) 系列迎来了第三代——SAM 3。
    如果说 SAM 1 是“抠图神器”,SAM 2 搞定了视频,那么 SAM 3 则是真正“读懂了世界”。不仅如此,还有单图转 3D 的 SAM 3D 同步登场。 Meta 正式发布了 Segment Anything Model 3 (SAM 3)。不同于以往的模型只能识别“人”、“车”、“狗”这些死板的标签,SAM 3 竟然学会了理解“概念”。这不仅仅是一次版本号的更新,这是 AI 视觉理解能力的一次维度的飞跃。从“看到物体”到“理解概念”以前的 AI 视觉模型,更像是一个做选择题的学生。你给它一张图,它只能从预设的标签库里选(比如:猫、狗、桌子)。 但 SAM 3 进化成了做简答题的学霸。它最大的突破在于:文本提示与视觉分割的完美融合。以前: 你让 AI 分割“伞”,它会把图里所有的伞都抠出来。现在(SAM 3): 你可以说“红色的条纹伞”或者“人们坐着但手里没有拿礼物盒”。 SAM 3 能听懂这些复杂的、开放式的描述(Open Vocabulary),精准定位并分割视频或图像中的目标。在官方的测试中,SAM 3 在处理这些复杂概念时,性能比现有的系统(甚至包括 Google 的 Gemini 2.5 Pro)强了整整 2 倍!
  • 谷歌刚发布Gemini 3 Pro,OpenAI立刻掏出GPT-5.2正面迎战。
    这次升级,直接把AI从“聊天工具”变成了“全能工作伙伴”。 四大核心升级,彻底改变工作方式: 第一,它会“思考”了 以前:有问必答,但可能随口瞎编。 现在:像人一样先理解、再执行。 例如,让它制作一份自行车店的月度财报PPT,它会先分析需求,再调用工具,直接生成一份结构完整、数据详实的文件。 测试显示,它在70%的专业任务中达到或超越了人类专家水平,速度快11倍,成本不到十分之一。 第二,程序员的强力外挂 从前:帮忙写代码片段。 现在:可以独立承包整个项目。 比如,想要一个“海浪模拟”的交互网页,只需描述需求,它就能从物理算法到前端界面全部搞定。在专业测试中得分亮眼,堪称你的全职开发搭档。 第三,大幅减少“胡说八道” 错误率比上一代降低了38%。 回答更严谨可靠,在做分析报告和决策支持时,提供的答案更像一位严谨的学者,大大提升了信任度。 第四,拥有“火眼金睛”和“过目不忘” 能精准处理相当于数本长篇小说的超长文本(25万字符),并能准确理解复杂的图表、模糊的截图。分析全年会议记录或解读设计图纸,都变得轻而易举。 核心价值: GPT-5.2是专为“专业知识型工作”打造的利器。 它并非要取代你,而是帮你扛下那些重复、耗时的任务,让你能腾出时间去思考战略、发挥创意——专注于真正属于人类的高价值工作。 #AI革命 #GPT5 #工作效率 #人工智能 #科技前沿 #职场进化
  • 尽管自动语音识别(ASR)系统在诸多高资源语言领域已取得显著进展,但全球 7000 多种语言中的大部分仍未得到支持,数千种长尾语言实际上被忽视了。
    而最近,Meta FAIR团队甩出一颗重磅炸弹——Omnilingual ASR(全语言自动语音识别)系统。不是PPT,不是Demo,是直接开源的那种。这套系统能听懂超过1600种语言,其中500种是历史上第一次被AI"听见"。更狠的是,他们还把核心模型、70亿参数的底座、350种语言的语料库,一股脑全放了出去。 Meta这次狠狠撕开了这个口子。1600种语言是什么概念?这意味着:78%的语言字符错误率低于10%(CER<10%)如果某种语言有10小时以上训练音频,达标率飙升到95%即便是数据极度匮乏的"低资源语言",仍有36%实现了可用水平这些数字背后,是非洲部落、南美原住民、东南亚少数民族第一次拥有了"数字声音"。
  • 想象一下,你导入一个公共代码库(比如GitHub上的开源项目),Code Wiki瞬间扫描全库,生成一个交互式页面。高层概念解释、类和函数定义,全都超链接到具体代码文件。卡壳了?别慌,内置的Gemini聊天代理就像你的私人导师,它不是泛泛而谈的AI,而是深度理解整个代码库的“专家”。问它“这个模块怎么优化性能?”它会基于最新上下文,给出精准答案,还附上代码片段链接。文本不够直观?它自动吐出架构图、类图或序列图,完美匹配当前代码状态——这视觉化效果,简直像给代码穿上了“X光眼镜”!
    小编直接在 code wiki 上面搜索了 flash Attention 的代码库,然后 code wiki生成了一个超级震撼的图文说明,生怕你理解不了整个代码库,不仅从头告诉你整个代码库的关系,还把整个代码整理成文档,让你参考学习。而 Google 也考虑到你若真正读不懂那个部分的内容,还给你提供了 Gemini 助手,随时跟他讨论关于代码库的任何内容,简直不要太爽。你若从头读到尾这篇长文,你肯定会读懂 flash Attention。
  • 最大开源模型Kimi K2 Thinking:开源AI“思考大师”,重塑智能边界
    什么是 Kimi K2 Thinking? 简单来说,Kimi K2 Thinking 是月之暗面(Moonshot AI)推出的旗舰级开源模型。它拥有 1 万亿参数(trillion-parameter),但在实际推理时只激活约 320 亿参数,采用 Mixture-of-Experts(MoE,多专家)架构。 它支持 256K token 的上下文窗口,能处理极长文本、代码库或复杂项目。它训练时就被设计为「边思考边 action」,也就是 end-to-end 训练它在推理过程中可以不断调用工具(如搜索、编程、浏览等),进行数百步连续操作。 它还支持 原生 INT4 量化,在低精度下仍能维持高质量,这意味着推理更省资源、部署更灵活。 据官方介绍,这个模型能执行高达200-300个连续工具调用,而无需人类干预! 想想看,这相当于让AI独自完成一场马拉松式的脑力挑战,从数学难题到逻辑推理,再到实时数据分析,全程不掉链子。Hugging Face上的模型页面直言:它从Kimi K2起步,但加入了先进的推理机制,让AI真正“会思考”。
  • OpenAI 发布 GPT-5.1:8 种“人格”,真强大
    核心爆点:AI开始学会“偷懒”了自适应推理:AI 会“想”了,但不会一直想,自适应推理”是 GPT-5.1 的核心技术亮点之一。 什么意思?简单来说,就是 ChatGPT 不再盲目地用同样强度“思考”每一个问题,而是根据任务难度动态调整:什么意思?以前的AI像个拼命三郎,不管问“1+1=?”还是“证明哥德巴赫猜想”,它都咔咔一顿算。但现在GPT-5.1 Instant据说能自主决定要不要“动脑”。 简单问题:秒回,不多BB复杂问题:默默进入“沉思模式”,给你整出花来这像什么?像职场老油条。新人啥事都较真,老手懂得“精力管理”。OpenAI这次把AI从“傻快”推向了“精快”。 据说在AIME 2025数学竞赛和Codeforces编程测试中,这家伙的成绩直接起飞——不是因为算力更强,而是因为它学会了“该省省该花花”。 人格大爆炸:从“机器人”到“戏精”除了技术上的升级,GPT-5.1 在对话风格上也给出了更多选择,让 ChatGPT 不再千篇一律。1.新增语气预设专业(Professional)、直率(Candid)、古怪(Quirky)。连同原来的“默认”“友好”“高效”“极客”“愤世嫉俗”,总共 8 种风格。 尤其是这个 “古怪”(quirky) 选项,细思极恐。AI不再满足于“有用”,它要开始“有趣”了。想象一下,你让它写代码注释,它给你来一段单口相声;你问它失恋怎么办,它先丢个表情包再讲大道理。 我敢打赌,这个功能会让ChatGPT的日活翻一倍。 为什么?因为人类本质上是情绪动物。一个能切换“人格”的AI,等于同时雇佣了:高冷顾问、暖心闺蜜、毒舌导师、逗比同事
  • 挑战 Claude,字节跳动重磅推出豆包Seed-Code:AI编程革命来袭!
    在性能方面,在业内多个主流编程评估数据集上,豆宝种子代码的得分均高于国内模型,例如 DeepSeek-V3.1、Kimi-K2 和 GLM-4.6。其整体性能仅次于目前人工智能编程领域的顶级模型——Claude Sonnet 4.5。 模型能力解析 — 豆包Seed Code的三大核心 亮点 256K 超长上下文能力传统编码模型在处理大型项目、多模块、跨文件修复、代码仓库级别上下文时,常受限于上下文长度(如几十K 字符、几万 tokens)。而豆包Seed Code主打“支持 256K 长上下文”,使得它能够“轻松处理长代码文件、多模块依赖等复杂场景”。 2. 视觉理解+生成能力 — 编码模型不止写代码豆包Seed Code还被称为“国内首个支持视觉理解能力的编程模型”。输入可以是 UI 设计稿、页面截图、手绘草图:模型可以依据这些视觉信息生成对应前端页面代码。不仅生成新页面,还能“对生成页面进行视觉比对,自主完成样式修复和 Bug 修复”。 3. 兼容性强+工具生态接入快一个模型再强,如果开发者切换成本高、工具适配差,那它的实际落地价值会大打折扣。豆包Seed Code则在这一点上下了工夫:与 Claude Code(Anthropic 的编码系列)原生兼容,只需 “几行代码” 即可完成切换。 担心切换工具的麻烦?豆包Seed-Code完美兼容Anthropic API(Claude API),对于使用Claude Code的团队,只需几行代码即可迁移,享受更高性价比的服务。
  • Google Skills 是 Google 于 2025 年 10 月推出的全新学习平台,旨在帮助用户免费获取 AI(人工智能)及其他相关领域的技能培训。 该平台整合了 Google 内部的多种教育资源,包括来自 Google Cloud、DeepMind 和 Grow with Google 的内容,提供了一个一站式的学习环境,适合初学者到专业人士使用。
    主要功能与内容: Google Skills 平台包含超过 3000 门课程,覆盖广泛主题: AI 学习路径:从 AI 基础到高级主题,如机器学习、生成式 AI 和 DeepMind 的前沿内容。用户可以学习如何使用 Google 的 AI 工具,如 Vertex AI 或 TensorFlow。 云技能:继承自 Google Cloud 的培训,包括云计算、数据工程和 DevOps。 其他领域:数据分析、数字营销、网络安全和职业发展技能。 互动元素:提供动手实验室、测验和项目,帮助用户实践所学。
  • Transformer的革新:一目十行的“超级大脑”
    2017年,Google的论文《Attention Is All You Need》横空出世。Transformer的核心绝招就是——自注意力机制。 你可以把它想象成一种超强的阅读理解能力: 当它处理一个句子时,它能同时关注到句子中的所有词,并智能地分析出每个词与其他词之间的关联强度。 例如,处理“苹果公司发布了新款手机”这句话: · 看到“苹果”,它会更关注“公司”和“手机”,而不是“吃”。 · 看到“发布”,它会紧密关联“公司”和“手机”。 这种机制让它能瞬间把握句子的核心语义和结构,真正做到“一目十行”。 两大核心优势: 1. 并行处理:可以同时处理整个序列,训练速度极快,为训练超大规模模型奠定了基础。 2. 强大的上下文理解:无论词语相隔多远,自注意力机制都能精准捕捉它们的关系,生成更准确、更连贯的内容。 它带来了什么? Transformer不仅是ChatGPT的基石,更已深入我们生活的方方面面: · 搜索引擎:让你搜得更准。 · 智能翻译:让翻译结果更地道。 · 内容推荐:精准猜到你喜欢什么。 总而言之,Transformer凭借其强大的并行能力和对上下文的深刻理解,成为了当今自然语言处理乃至整个AI领域的基石架构,开启了大模型时代的新纪元。 如果你想了解哪个具体应用背后的原理,欢迎在评论区告诉我!
  • 来自Meta AI的大牛François Fleuret发表了一篇名为《The Free Transformer》的论文,提出了一种全新的思路,让模型学会了“先定大纲,再动笔”!。这可不是普通的学术论文,它直接挑战了AI的核心——Transformer模型!想象一下,你的ChatGPT突然能“抛硬币”决定生成正面还是负面评论,而不是边写边纠结?这听起来科幻,但Free Transformer就是这么干的。当给AI加了个“自由灵魂”,未来人工智能的崛起还会远吗?
    核心创新:把Transformer改成“条件变分自编码器”(conditional VAE)。简单说,在模型中间层注入一个随机变量Z(像噪声),生成时先采样Z,然后基于Z吐词。 训练时,用编码器从输入序列推断Z,确保匹配。 Free版在中途加了“自由决策”层怎么实现的? 模型结构基本不变,只在中层加Z注入。编码器和解码器共享一半层,开销小(计算多10-20%)。Z用16位二进制编码,有65,536种可能,通过“Binary Mapper”采样。 free Transformer 模型的核心,就是给 AI 加上了“自由”——在开始生成内容之前,先在脑子里打个“草稿”或做个“决定” 。这个“草稿”在技术上被称为“随机潜变量”(random latent variables) 。还是拿写影评的例子来说:
  • Atlas浏览器发布,谷歌迎来真正对手
    AI浏览器时代来临,谷歌搜索霸主地位恐将不保 OpenAI近期推出ChatGPT Atlas浏览器,这不是普通更新,而是直指谷歌核心业务的精准打击。市场反应强烈,谷歌股价应声下跌,预示这场浏览器之战不同寻常。 革新型浏览体验 Atlas将ChatGPT深度融入浏览全过程,实现“对话即浏览”的革新体验。用户无需切换页面,通过侧边栏即可获得内容总结、商品比较等服务。 最具颠覆性的“代理模式”允许浏览器代表用户执行实际任务——从预订航班到在线购物。测试者只需说“帮我买iPhone”,AI就能自动完成加入购物车到付款的全过程。 优势与挑战并存 OpenAI手握8亿ChatGPT用户这一巨大优势,即便少量转化也足以让Atlas跃居第三大浏览器。但当前体验仍存缺陷,代理模式的实用性尚待完善。 谷歌也非弱者,Chrome拥有35亿用户和71%市场份额,生态系统根深蒂固。其AI技术也在快速追赶,市场份额持续增长。 --- 浏览器正从被动工具转变为主动助手。如果Atlas成功,谷歌万亿美元广告业务将面临直接冲击。这场竞争不再关乎搜索速度,而是重新定义人与信息交互的方式。 真正的浏览器革命,才刚刚开始。
  • Waver 1.0电影级,多镜头视频生成,字节跳动三合一新模型强势来袭
    传统AI视频生成领域,研究人员通常需要训练三个独立的模型来处理文本生成图片、文本生成视频和图片生成视频这三种任务。这不仅浪费大量计算资源和训练时间,而且三个模型之间无法相互学习和促进。 Waver的创新之处在于设计了一种“万能钥匙”式的统一架构。研究团队巧妙地设计了三部分输入机制,将不同类型的信息分层处理 简单来说,Waver是一个能够将文字或图片转化为高质量视频的AI模型。但与众多“偏科生”不同,Waver是一个不折不扣的“全能型选手”。它在一个统一的框架内,同时支持文生视频(T2V)、图生视频(I2V),甚至文生图(T2I)。这意味着创作者无需在多个工具间来回切换,即可在一个平台内完成从灵感到画面的全部流程。 Waver可以直接生成5到10秒、原生720p分辨率的视频,并能进一步提升至1080p高清画质。更重要的是,在第三方AI模型评估平台Artificial Analysis的排行榜上,Waver在文生视频和图生视频两个赛道上都冲进了前三名,其实力可见一斑。#AI人工智能 #AI视频 #文生视频 #waver #字节跳动#
  • NVIDIA 开源的 Audio2Face 技术,以加速 AI 驱动的虚拟形象在游戏和 3D 应用中的应用。
    通过利用大语言模型和语音模型,生成式 AI 正在创建智能 3D 虚拟形象,使用户能够在从视频游戏到客户服务等场景中进行自然对话。为了让这些角色更加栩栩如生,它们需要具备类人化的情感表达。NVIDIA Audio2Face 借助生成式 AI 技术,提供实时的面部动画与唇形同步,加速了逼真数字角色的开发进程。 Audio2Face 使用 AI 技术根据音频输入生成逼真的面部动画。它通过分析音素、语调等声学特征,创建动画数据流,并将其映射到角色的面部姿态。这些数据既可针对预先编写的内容进行离线渲染,也可为由 AI 驱动的动态角色实现实时流式传输,从而实现精准的唇形同步与自然的情感表达。
  • 嵌入模型是人工智能处理非结构化数据的关键技术,通过将文本、图像、音频等转换为低维向量,实现语义理解与分析。其工作原理包括数据预处理、特征提取和向量投影等步骤,采用对比学习、掩蔽建模等方法训练模型。
    根据数据类型可分为文本、图像、音频和视频嵌入模型,如BERT、CLIP、Wav2Vec等。这些模型通过统一的向量表示,使相似数据在向量空间中聚集,为语义搜索、推荐系统等下游任务提供支持。随着AI发展,多模态嵌入技术将进一步提升机器对复杂数据的理解能力。
  • 主打社交应用,OpenAI发布视频生成模型Sora2,开启全新互动体验
    从Sora到Sora 2,视频生成的新纪元 2024年2月,OpenAI推出的Sora模型被誉为视频生成领域的“GPT-1时刻”,它首次让视频生成展现出惊艳的效果,物体持久性等基础能力通过扩展预训练计算能力得以实现。如今,OpenAI再次突破技术边界,重磅推出Sora 2,被认为是视频生成领域的“GPT-3.5时刻”。 而本次Sora 2视频的宣传片,直接采用 OpenAI CEO 原型来生成视频,把效果简直拉满了。Sora 2不仅大幅提升了视频生成的质量和真实感,还在物理世界模拟、可控性和多模态生成方面实现了质的飞跃。 Sora 2的核心亮点:更真实的物理世界模拟 与前代模型相比,Sora 2在世界模拟能力上取得了突破性进展。它能够精准模拟复杂的物理动态,例如: 奥运会级别的体操动作:从桨板上的后空翻到猫咪抓物的三周半跳,Sora 2能够细腻呈现浮力和刚度等物理特性。 真实的失败场景:以往的视频生成模型往往“过于乐观”,会自动修正错误(如投篮不中自动变成命中)。Sora 2则不同,如果篮球运动员投篮不中,球会真实地从篮板反弹,遵循物理定律。这种“模拟失败”的能力对于构建真实世界模拟器至关重要。 隐式智能体行为:Sora 2的“错误”更像是内部智能体基于物理规律的自然反应,而非模型的缺陷,展现出更高的真实感和逻辑性。 这些特性让Sora 2不仅仅是视频生成工具,更是一个接近现实世界的通用模拟器,为未来AI理解物理世界奠定了基础。 强大的可控性与多风格生成 Sora 2在可控性和风格多样性上也令人惊叹: 多镜头复杂指令:Sora 2能够精确执行跨越多个镜头的指令,同时保持世界状态的一致性,无论是写实风格、电影风格还是动漫风格,都游刃有余。 多模态生成:作为一个通用的视频音频生成系统,Sora 2不仅能生成高质量的视频,还能创建逼真的背景音景、语音和音效,打造沉浸式体验。 现实元素注入:通过“客串”功能,用户可以上传自己的音视频片段,Sora 2能够将其精准融入任何生成场景,无论是人类、动物还是物体,都能以惊人保真度呈现。 这些功能让Sora 2成为一个高度灵活的创作工具,适用于从个人娱乐到专业影视制作的多种场景。 Sora 2的社交应用:开启全新互动体验 为了让用户更直观地体验Sora 2的魅力,OpenAI推出了一款全新的Sora iOS社交应用,以“客串”功能为核心亮点: 创作与混搭:用户可以在应用中创作视频、混搭彼此的创作风格,甚至在可自定义的Sora动态中发现新内容。 客串功能:只需录制一段简短的音视频,Sora 2就能将用户或好友精准融入任何场景,带来前所未有的互动体验。 社交连接:OpenAI内部测试显示,这款应用帮助员工结识新朋友,展现了其作为新型沟通方式的潜力
  • Transformer 模型开发从0到1,原理深入与项目实战
    Transformer是什么? 它是个2017年由Google团队提出的**AI模型架构**,现在几乎所有顶级AI(比如GPT、Midjourney)都在用它! 就像是一个「超级大脑」,能同时处理文字、图像甚至声音! 二、核心原理超形象比喻! 想象一个高效设计团队: 自注意力机制(Self-Attention) → 团队开会时,每个人都会关注到其他人发言的重点(比如A说色彩,B说构图),自动整合关键信息! Transformer就是这样:处理一句话时,每个词都会“注意”其他词的关系!(比如“苹果”和“吃”关联,和“手机”无关) 并行处理(Parallel Processing) → 传统AI像“流水线工人”(必须一步步处理),而Transformer团队是“全员同时脑暴”速度超快! 所以它训练效率超高,能处理超长文本和图像! 编码器-解码器(Encoder-Decoder) → 就像“翻译组+创作组”: - 编码器:先理解输入内容(比如读懂“一只猫在沙发上”) - 解码器:再生成目标结果(比如输出英文“A cat on the sofa”或画成图片) 三、为什么它这么火? 打破序列限制:可以同时处理大量数据,不再像以前只能逐词分析! 适配多领域:不仅用于 NLP(自然语言处理),还能做图像生成、语音识别! 支撑爆款AI:ChatGPT的GPT系列、Google的BERT、画图的DALL-E…全都靠它! 四、生活里的应用例子 ChatGPT:和你对话时,它在用Transformer理解上下文关系 Midjourney画图:输入文字→Transformer理解语义→生成图像 语音翻译:实时翻译时,它能捕捉句子整体含义而非逐词转换
  • Meta 开源 DINOv3:自监督学习重塑计算机视觉,开启 AI 新纪元
    DINOv3 的技术核心:无标注数据的革命性突破DINOv3 基于 Meta 的标志性 DINO 算法演进而来,但进行了多项创新优化。它无需任何人工标注或元数据,仅利用 17 亿张图像进行训练,模型规模扩展至惊人的 70 亿参数。 这比前代 DINOv2 的数据集大了 12 倍,参数增加了 7 倍,却大幅降低了训练计算量——只需以往方法的几分之一。 关键创新包括: - Gram Anchoring 技术:解决长期训练中特征退化问题,确保模型在高分辨率下保持稳定和高性能。 - 高密度特征提取:DINOv3 生成丰富的像素级特征向量,能捕捉图像中每个像素的属性,如纹理、深度和语义,支持跨实例和类别的泛化。这使得下游任务只需轻量级适配器(如线性模型)即可实现稳健预测,无需微调主干网络。 - 模态通用性:算法不限于网络图像,还适用于卫星、航空和医疗成像等领域,其中标注成本极高。卫星预训练版本使用 MAXAR 图像,能在冠层高度估算等任务上大放异彩。
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