Einführung von DINOv3: ein hochmodernes Computer Vision-Modell, das mit selbstüberwachtem Lernen (SSL) trainiert wurde und leistungsstarke, hochauflösende Bildmerkmale erzeugt. Zum ersten Mal übertrifft ein einzelner gefrorener Vision-Rückgrat spezialisierte Lösungen bei mehreren langjährigen dichten Vorhersageaufgaben. Erfahren Sie hier mehr über DINOv3:

🏆 Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass das Brain & AI-Team von Meta FAIR den 1. Platz beim prestigeträchtigen Algonauts 2025-Wettbewerb für Gehirnmodellierung gewonnen hat. Ihr 1B-Parameter-Modell, TRIBE (Trimodaler Gehirnencoder), ist das erste tiefe neuronale Netzwerk, das darauf trainiert wurde, Gehirnreaktionen auf Reize über mehrere Modalitäten, kortikale Bereiche und Individuen hinweg vorherzusagen. Der Ansatz kombiniert vortrainierte Darstellungen mehrerer grundlegender Modelle von Meta – Text (Llama 3.2), Audio (Wav2Vec2-BERT von Seamless) und Video (V-JEPA 2) – um eine sehr große Menge (80 Stunden pro Subjekt) an spatio-temporalen fMRI-Gehirnreaktionen auf Filme, die im Rahmen des Courtois NeuroMod-Projekts erfasst wurden, vorherzusagen. Laden Sie den Code herunter: Lesen Sie das Papier: Erfahren Sie mehr über die Herausforderung: Laden Sie die Daten herunter:

Das Meta FAIR Chemistry-Team macht weiterhin bedeutende Fortschritte. 1️⃣ Heute kündigen wir FastCSP an, einen Workflow, der stabile Kristallstrukturen für organische Moleküle generiert. Dies beschleunigt die Materialentdeckungsbemühungen und verkürzt die Zeit zur Gestaltung molekularer Kristalle von Monaten auf Tage. Lesen Sie das Papier: Der Workflow wird bald hier verfügbar sein: