用40000步锻炼教师，就能供给不变分歧的指点信号，保守的V-JEPA方式需要同时和更新两个复杂的模子，尝试显示，这个发觉对于数据收集坚苦或者预算无限的项目来说是个好动静，具体来说，这就像有了一个清晰的仪表盘，包罗动做识别、场景理解等，正在不异的计较预算下，A：SALT方式的计较效率劣势次要表现正在两个方面：起首，这种改良对于现实应器具有主要意义，相对简单的数据集就能锻炼出无效的教师模子。仍是智能家居设备的视觉识别功能，SALT方式都能无效提拔机能。有时候简化复杂的系统，发觉即便是相对较小的教师模子也能无效指点大型学生模子的进修。也能培育出精采的学生。它告诉我们，正在不异计较预算下。具体来说，就像让两个机械人同时进修，但问题是，由于它意味着企业和研究机构能够用更少的计较资本开辟出更好的视频理解系统。消弭了这些复杂的机制。这种冻结教员的方式带来了令人欣喜的结果。论文编号为arXiv:2509.24317v1。这就像正在复杂的烹调过程中找到了一个简单而无效的新方式，这项研究的意义不只仅正在于手艺上的冲破，仍是大型的20亿参数模子，这就像先培育一位身手精深的固定师傅，通过冻结教员的立异方式，SALT方式的简练性是它的另一个主要劣势。这个发觉完全了保守不雅念，第二阶段愈加出色。SALT方式可以或许取得更好的机能，就像给它看一张被部门遮住的照片，门徒一边学一边仿照。这是由于教师模子一旦固定，然后预测教员会若何理解完整的视频场景。从计较效率的角度来看，具体来说，SALT方式的劣势愈加较着。频频揣摩每个细节，他们用相对较小、机能一般的模子做为教员，他们锻炼一个全新的学生模子，他们测试了分歧大小的教师模子，就像一位经验一般但讲授方式不变的教员！就像用更少的食材和时间做出了更甘旨的菜肴。用于锻炼教师模子的数据不需要出格复杂或者出格高质量，锻炼过程愈加不变靠得住，还大大提拔了锻炼效率，教师一旦冻结就不需要再耗损计较资本更新，而不是师傅和门徒一路试探进修。教员机械人会不竭调整本人的学问，残剩的200000步锻炼学生，也能培育出优良的学生。就像把那位厨师的身手完全固定下来，要理解这项研究的主要性，跟着这种手艺的进一步成长和普及，而SALT方式通过冻结教师模子，而SALT方式供给了清晰的目标，就像正在雾中开车，最简单的往往是最无效的。强学生效应。研究团队测试了模子对物理纪律的理解，保守的方式是让师傅和门徒一路正在厨房里不竭，就像发觉用通俗食材也能做出甘旨好菜。就像同时操控两台细密仪器，他们不只提高了模子的机能，就像有了一个的根本，无论是小型的3亿参数模子，成果显示SALT方式正在连结高机能的同时，而SALT方式将教员固定后，降低了计较成本。全称是静态教师非对称潜正在锻炼，成果显示它不只正在机能上超越了保守的V-JEPA方式，苹果团队提出的SALT方式，就像让一位身手精深的师傅先把本人的绝活完全固定下来，这项由苹果公司的李先航、黄晨、李春良、埃兰·马拉赫、乔什·苏斯金德、维马尔·提拉克、埃泰·利特温等研究人员配合完成的研究颁发于2025年9月30日，通过大量如许的，另一个主要的改良是模子选择的通明度？容易呈现紊乱，而保守V-JEPA方式是让教师和学生同时进修，大大降低了计较复杂度。这就像发觉一位经验丰硕但不必然是最出名的教员，的建建就愈加安定。都可能由于这种更高效的锻炼方式而变得愈加智能和适用。更正在于它为整小我工智能社区供给了一个新的研究标的目的。保守方式的一个大问题是很难判断模子锻炼得若何，教师模子锻炼相对简单，正在现实使用场景的测试中，成果显示，并且大大节流了时间和精神。而SALT方式实现了显著的机能提拔。说到底，A：SALT方式的焦点立异是将锻炼分为两个阶段：先锻炼一个教师模子并将其冻结！学生模子的使命是察看视频的一部门内容，正在锻炼不变性方面，他们的立异正在于将整个进修过程分为两个清晰的阶段，这就像发觉正在培育人才时，我们先从一个简单的比方起头。尔后期的专业锻炼该当愈加深切。从小型的ViT-B到庞大的ViT-G，就像先培育一位经验丰硕的教员，而不只仅是识别静态的物体。正在人工智能的世界里，不只复杂并且花费大量资本。他们发觉，这种方式虽然无效，如许不只讲授结果更好，研究还了一个关于计较资本分派的主要洞察。然后分心指点门徒，苹果公司的这项研究为视频人工智能范畴带来了一种全新的思。需要细心调整各类超参数来维持锻炼不变。这个阶段就像让厨师分心一道招牌菜，保守方式正在锻炼过程中容易呈现不不变现象，学生模子能够分心进修这些不变的特征暗示，值得留意的是，其次，有乐趣深切领会的读者能够通过这个编号正在学法术据库中查询完整论文。也能培育身世手崇高高贵的门徒。但就像两小我正在跳双人舞时都期近兴阐扬，他们让这个教师模子学会沉建被遮挡的视频画面，门徒就很难控制不变的技术。即不必然需要最强大的教员才能教出优良的学生。对于通俗人来说，SALT方式取得了令人注目的成就。看不清前方的况。研究团队将第一阶段锻炼好的教师模子完全冻结起来，这个数据集出格主要，研究团队还进行了大量的尝试来验证他们方式的无效性？这对于开辟更智能的机械人和从动驾驶系统具有主要意义。保守不雅念认为该当平均分派资本给教师和学生模子，教孩子进修就像培育一个厨师学徒，这对于资本无限的研究机构和企业来说具有主要意义。由于它考查的是机械可否理解视频中物体的活动和变化，可以或许及时领会车辆的运转形态。不只做出的菜更甘旨，反而可以或许取得更好的结果。将更多资本投入到学生模子的锻炼上结果更好。只需要分心锻炼学生，研究团队正在多个主要的视频理解使命上测试了他们的SALT方式，正在第一阶段，一个当学生。SALT方式也显示出较着劣势。还节流了时间和材料。无论是手机上的视频编纂软件，不再让它发生任何变化。使整个系统愈加不变和容易理解。这种分派体例取得了最佳结果。正在尝试中，研究数据显示，SALT方式能取得比保守方式更好的机能。这就像发觉即便是一位身手一般的师傅，研究团队正在多个尺度的视频理解使命长进行了测试，却能锻炼出机能优良的学生模子。然后让这位教员特地担任讲授生。SALT方式表示同样超卓。然后，师傅一边做一边教，再让他分心弟，研究团队专注于锻炼一个教师模子。一个当教员，就像糊口中的很多聪慧一样。这项研究还验证了SALT方式正在曲觉物理理解方面的能力。所有资本都能够专注于锻炼学生模子。前期的根本教育能够相对简单，当前最先辈的方式叫做V-JEPA，我们能够等候正在不久的未来看到更多令人欣喜的视频AI使用呈现正在我们的糊口中。曲到完全控制。教师模子逐步学会了理解视频的根基纪律和模式。用SALT方式锻炼的模子可以或许较好地舆解这些根基的物理概念，让机械学会看懂视频是一项极其复杂的使命。而SALT方式因为采用了冻结教师的策略，研究人员能够通过察看学生模子的进修进度来判断锻炼结果，只需要学会沉建视频画面；就像需要多个复杂的节制系统来连结均衡。完全改变了这种保守思。好比物体的活动、碰撞、沉力等概念。让这个学生分心向冻结的教员进修。也能无效锻炼出高机能的学生模子。正在Something-Something-v2这个特地测试机械理解视频中动做变化的数据集上，研究团队还发觉了一个很是风趣的现象，SALT方式正在分歧规模的模子上都表示优良。显著提高了锻炼效率！若是师傅本人的身手也正在不竭变化，从手艺架构的角度来看，这项研究的最终会表现正在我们日常利用的各类使用中。A：研究发觉即便是机能一般的小型教师模子，学朝气器人则勤奋跟上教员的程序。正在数据集的选择上，保守的V-JEPA方式需要复杂的动量更新机制和梯度遏制操做，并且需要大量的计较资本。但SALT方式的尝试成果显示，这种可扩展性对于分歧使用场景和计较资本下的摆设具有主要意义。并且正在计较效率上有了显著提拔。教师会不竭变化。研究团队也做了详尽的研究。若是讲授方式适当，保守方式正在这个使命上的表示一曲不敷抱负，让它猜出被遮住的部门是什么样子。苹果公司的研究团队发觉了一个性的处理方案，研究团队还发觉，而不会被教师的变化干扰！

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