LeCun领导下的Meta AI，自全权负责

意，」Girshick 说道，「但是缩放——这些来自自然现象21世纪的接收器——并不是为了抑制延时而重构的。所以我们才能在创始人 JPG 缩放时很好地存储内容。」

Meta AI 的研究成果执法人员试制所需看得见多少缩放获最佳功效。

Girshick 解读说道，通过看得见缩放中的超过 75% 的 patch，他们抑制了缩放中的的延时，否则会使使命变得过于琐碎，不适当锻炼。他们那个由两以外组成的 MAE 的系统首先采用一个类比，通过锻炼原始数据集研习图像之间的关系，然后一个音频尽最大努力从看得见缩放中的翻修原始缩放。在此锻炼计划未完成后，类比还可以开展微调，用于分类和远距离检测等美感使命。

Girshick 说道，「之后让我们兴奋的点在于，我们看到了这个数学模型在上游使命中的的结果。」当采用类比未完成远距离识别等使命时，「我们看到的获利相当可观。」他援引，暂时增大数学模型可以获更好的性能，这对未来的数学模型来说道是一个有吸引力的同方向，因为 SSL「具有采用大量原始数据而不所需手动注释的吸引力」。

全力以赴地研习海量的而无须配对的原始数据集确实是 Meta 提高 SSL 结果的策略，但也是一个越来越有争议的作法。Timnit Gebru 等人工终端研究成果执法人员并未呼吁大家同样大型第二语言数学模型研习的而无须整理的原始数据集固有的成见，这些成见有时会导致不可避免的结果。

截图和音频文件的自统筹研习

在截图 MAE 的系统中的，看得见物看得见了每个截图帧的 95%，因为帧之间的共同点意味着截图接收器比一个系统缩放有更多的延时。Meta 研究成果执法人员 Christoph Feichtenhofer 说道，就截图而言，MAE 作法的一大优势是截图通常所需大量推算，而 MAE 通过屏蔽每帧大幅提高 95% 的内容，减少了大幅提高 95% 的推算成本。

这些实验中的采用的截图视频只有几秒钟，但 Feichtenhofer 问到，用较长的截图锻炼人工终端的系统是一个相当知名的研究成果课题。现实一下，你有一个模拟助理，他有你家的截图，可以告诉你一个全程之前你把盒子摆放在哪里了。

更同样地说道，我们可以现实缩放和截图的了系统 Facebook 和 Instagram 上的内容审核所需的分类使命都很简便，Feichtenhofer 说道，「integrity」是一种确实的广泛应用，「我们正在与产品小组沟通，但这是相当重新，我们还无法任何确切的实质性项目。」

对于音频文件 MAE 管理工作，Meta AI 的小组问到他们将很快将研究成果课题释出在 arXiv 上。他们发现了一个巧妙的作法来广泛应用看得见高效率。他们将声音文件转化为声谱图，即接收器中的Hz频谱的美感表征，然后将以外缩放看得见痛快开展锻炼。翻修的音频文件令人深刻印象深刻，尽管该数学模型目前为止情况下处理几秒钟的视频。

该音频文件的系统的研究成果执法人员 Bernie Huang 说道，这项研究成果的潜在广泛应用除此以外分类使命，通过复合原始发送者被 drop 时清空的音频文件来除此以外基于 IP 的语音传输（VoIP），或者找到更有效性的存储音频文件文件的作法。

Meta 一直在开展开源 AI 上都的研究成果，如这些 MAE 数学模型，还为人工终端社区共享人了一个预锻炼的大型第二语言数学模型。但批评社会各界援引，尽管在研究成果上都如此停止使用，但 Meta 还无法把它的本体商业性算法停止使用出来供人大家研究成果，即那些控制新闻报导启动时、推荐和广告植入的算法。

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