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Meta 近日宣佈推出 DINOv3，這是一種無需標註數據的通用圖像處理 AI 模型。該模型基於 17億張圖像進行自監督學習訓練，並構建了 70億個參數，使其能夠處理各種圖像任務和領域，幾乎無需任何調整。
這一特性使得 DINOv3在那些標註數據有限的專業領域，如衛星圖像處理，具有尤其重要的應用價值。Meta 表示，DINOv3在過去需要專門系統才能完成的挑戰性基準測試中表現出色，其性能優於上一代模型 DINOv2，儘管提升幅度不如 v1到 v2那麼顯著。
爲了推動該技術的普及和應用，Meta 已在 GitHub 上發佈了多個預訓練模型變體，以及適配器和訓練與評估代碼。這些資源均在 DINOv3許可證下開放，允許進行商業使用。
地址：https://github.com/facebookresearch/dinov3
Meta 近日發佈了其最新的 AI 圖像處理模型 DINOv3。這一模型基於自監督學習，經過對17億張圖像的訓練，擁有70億個參數，能夠處理多種圖像任務和領域，而無需依賴標註數據。這使得 DINOv3在數據匱乏的領域中，尤其是在衛星影像分析方面，展現出巨大的潛力。DINOv3的設計旨在適應不同的圖像處理需求，用戶只需進行少量的適配即可將其應用於特定任務。根據 Meta 提供的基準測試結果，DINOv3的性能相較於其前身 DINOv2有了明顯提升，儘管這一提升的幅度沒有 DINOv1到 DINOv2的飛躍那麼顯著。值得
歐洲知名AI初創公司Multiverse Computing近日發佈了兩款極其微小的AI模型，小到可以用雞腦和蠅腦來命名。該公司聲稱這是全球最小但仍保持高性能的模型，能夠處理聊天、語音識別，其中一款甚至具備推理能力。這些超小型模型專爲物聯網設備設計，同時可以在智能手機、平板電腦和個人電腦上本地運行。公司創始人羅曼·奧魯斯向TechCrunch表示:"我們可以將模型壓縮到如此程度，使其能夠適配各種設備。你可以在本地運行它們，直接在iPhone上，甚至在Apple Watch上。"Multiverse Computing總部位於西班
美國參議員喬什·霍利（Josh Hawley，共和黨-密蘇里州）表示，他將調查Meta的生成式AI產品是否存在剝削、欺騙或傷害兒童的行爲。此前泄露的內部文件顯示，該公司的聊天機器人被允許與兒童進行"浪漫"和"感性"對話。霍利在X平臺上發佈調查聲明時寫道:"爲了快速賺錢，大科技公司還有什麼事情不敢做嗎?"作爲參議院司法委員會犯罪與反恐小組委員會主席，霍利表示將啓動一項調查，探討Meta的技術是否傷害兒童，以及"Meta是否在保護措施方面誤導了公衆或監管機構"。路透社在查看了這份名爲
Meta AI於近日正式開源了全新一代通用圖像識別模型DINOv3，引發了全球開發者和研究人員的廣泛關注。這款基於自監督學習的計算機視覺模型，以其無需人工標註即可實現卓越性能的特性，被認爲是AI視覺技術的新里程碑。 自監督學習:無需人工標註的突破DINOv3的核心創新在於其自監督學習框架，徹底擺脫了對人工標註的依賴。傳統圖像識別模型通常需要大量標註數據進行訓練，而DINOv3通過自監督學習，能夠從海量未標註圖像中自主提取特徵。這一特性不僅降低了數據準備的成本，還使其在
Mistral AI 最近正式推出了其最新的 AI 模型 ——Mistral Medium3.1，標誌着該公司在自然語言處理領域又一次重要的進步。新版本在性能、語調和網絡搜索智能性方面進行了全面升級，用戶現在可以通過 Mistral AI 的 Le Chat 平臺直接體驗這一新模型，或者通過 API 接口（模型名稱爲 mistral-medium-2508）進行使用。
近日，一款名爲Nano-Banana的圖像編輯AI模型在社交媒體平臺上引發熱議。據多位用戶反饋，這款在lmarena平臺上出現的新模型在圖像處理能力方面表現突出，被認爲在多個關鍵指標上超越了當前備受認可的FLUX Kontext模型。Nano-Banana模型在圖像編輯領域的表現主要體現在三個核心方面。首先是角色還原能力，該模型能夠精準保留圖像中人物角色的細節特徵，確保編輯後的圖像保持高度的視覺真實性。其次在場景重構方面，無論面對複雜的背景替換還是場景轉換任務，Nano-Banana都能生成自然連貫的