MAE に関する報道

何恺明のチームはNAT-ARCを通じて、大規模言語モデルのテキスト化スキームをバイパスし、純粋なビジョンモデルであっても自然画像の自己教師あり事前学習を用いることで、同様に抽象推論の難問を克服できることを証明した。これは、汎用知能の媒体が言語に限定されるわけではなく、視覚表現の転移能力がAIの推論のボトルネックを打破するためのもう一つの重要なアプローチになりつつあることを示している。