I-JEPA无需使用手工设计的数据增强即可学习强大的表示。在ImageNet-1K线性检测、半监督1% ImageNet-1K...
Meta 宣布推出一个全新的 AI 模型 Image Joint Embedding Predictive Architecture (I-JEPA),可通过对图像的自我监督学习来学习世界的抽象表征,实现比现有模型更准确地分析和完成未完成的图像。目前相关的训练代码和模型已开源,I-JEPA 论文则计划在下周的 CVPR 2023 上发表。 根据介绍,I-JEPA 结合了 Meta 首席 A...
I-JEPA模型具有更好的泛化性能，这意味着它能够在未见过的数据上表现更好。这是因为I-JEPA模型使用了...
How could machines learn to reason and plan? 上面这几个问题,当前的自回归LLM(Auto-Regressive Large Language Models (AR-LLMs) )都做的不够好,lecun 提出了一个新的认知智能的方式。 Yann Lecun | Objective-Driven AI: Towards AI systems that can learn, remember, reason, and plan 相关论文:https...
High-Resolution Image Synthesis via Next-Token Prediction 基于D-JEPA模型构建的T2I模型,能够生成任意长宽比和分辨率的图像,在GenEval等指标上达到SD3.0的水平。 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2411.1480…
第一个亮点是JEPA不是直接生成像素而是生成语义表征。图片来自Meta AI 的blog JEPA和其他生成模型最大...
Meta在OpenAI发布Sora的当天发布了V-JEPA（视频联合嵌入预测架构，Video Joint Embedding Predictive ...