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GTR:用于高效密集预测的门控 token 循环机制

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-09-23 缓存

该论文提出 GTR,一个无需 softmax 的循环视觉主干网络,采用门控线性注意力,在 COCO 上以约 1.9 ms 的延迟达到 58.9 box AP。该模型从 DINOv3 检测教师模型蒸馏而来,适用于高分辨率密集预测和边缘部署。

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Meta 在其自有许可协议下将 DINOv3 置于访问门槛之后。蚂蚁集团的 Robbyant 刚刚以 Apache-2.0 协议发布了完整的视觉骨干网络家族。当感知变得自由且轻量时,会发生什么?

Reddit r/ArtificialInteligence ↗ · 2026-07-06

蚂蚁集团旗下的具身智能公司 Robbyant 发布了 LingBot-Vision,这是一系列自监督视觉骨干网络,参数量从 21M 到 1.1B,采用 Apache-2.0 协议。尽管使用的训练数据不到 DINOv3 的三分之一,它在多个深度和分割基准测试中与 DINOv3 持平或超越,凸显了开放感知模型的推动力。

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