在计算机视觉领域，如何通过自监督学习获得高质量的图像表征始终是核心挑战。传统对比学习方法依赖数据增强策略的敏感性，而基于蒸馏的方案又面临训练不稳定的难题。Meta提出的DINOv2系统通过创新性的架构设计和训练范式，在ImageNet线性评估任务上达到87.4%的Top-1准确率，其技术实现路径值得
标签： 数据蒸馏
突破算力囚笼：解密下一代人工智能的三大核心技术突围路径
在人工智能技术迈入深水区的今天，业界正面临着一个令人不安的悖论：模型性能的指数级增长与算力需求的爆炸式攀升形成死亡交叉。当某个千亿参数大模型单次训练产生的碳排放相当于五辆汽车整个生命周期的排放量时，我们不得不正视这个残酷现实——现有技术路径已逼近物理极限。本文将从模型架构革命、数据效率重构、能量智能