1. LeCun等研究人员通过新模型Web-SSL验证了SSL在多模态任务中的潜力，证明其在扩展模型和数据规模后，能媲美甚至超越CLIP。 2.

研究团队并不打算完全取代现有的语言监督模型，而是旨在深入理解视觉自监督方法在多模态应用上的潜在能力和局限性。尽管在传统的视觉任务如分类和分割等方面，SSL模型常常表现更佳，但它们在多模态大语言模型（MLLMs）应用时却少之又少，这是因为这两种方法在视觉问答（VQA）任务中的性能差异显著，尤其是在光学字符识别（OCR）和图表解读任务上。

现场音响报道 2025年1月20日--自2018年起便持续选用Solid State Logic设备的胜利教堂，近日对其位于俄克拉荷马州塔尔萨市总部的三套SSL Live调音台系统进行了全面升级。加州Vantage Pro AV公司的杜克·德容负责本次升级的设备供应与技术支援。

在视觉问题解答（VQA）等多模态环境中，当前视觉自监督学习（SSL）的表现还比不上语言图像预训练（CLIP）。这种差距通常归因于语言监督引入的语义，尽管视觉 SSL 模型和 CLIP 模型通常在不同的数据上进行训练。

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