今天凌晨，全球社交、科技巨头Meta开源了，最新视觉大模型DINOv3。DINOv3的主要创新使用了自我监督学习，… 最后打个广告，我们（Meta AI的核心推荐组, MRS，主要负责跟fb instagram whatsapp等产品合作改进推荐算法平台和研发）也在招人（包括全职，实习生和AI Mentorship项目）。 AI Mentorship项目是全年的part time项目，限NYU / UW / Berkeley / CMU在读PhD，deadline 03/15. 邀请测评 Ray-Ban Meta 第二代 AI 智能眼镜，这可以说是我 2024 年最期待的数码产品之一了。 在体验 Ray-Ban Meta 之前，我对这幅眼镜的期待更多在 AI 能力上，比如基于视觉的实时问答。
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我们与 Meta AI、Papers with Code 原班团队联合打造的 Hugging Face Trending Papers，今天正式接班上线 Daily Papers 版块🔥 小伙伴们再也不用在论文、GitHub、模型仓库之间来回跳转！
最近在入门Embodied AI，在实验室中了解到Meta的Habitat模拟器——也就是一个用于agent仿真的模拟平台，并且刚出了Habitat 3.0版本。 无奈新版本嘛，难免有各种各样的bug，刚好网上也找不到太多资料，于是我总结了habitat-lab开发库配置过程中遇到的一部分bug。
Data-centric AI 是一种搭建AI系统的新理念，被吴恩达老师大力倡导。 我们这里引用下他给出的定义 Data-centric AI is the discipline of systematically engineering the data used to build an AI system. — Andrew Ng 传统的搭建AI模型的方法主要是去迭代模型，数据相对固定。 Meta FAIR（Facebook AI Research）的最新研究 V-JEPA 2，提出一种利用 自监督学习 和互联网规模视频数据（超过 100 万小时）预训练的联合嵌入预测架构（JEPA）模型。 V-JEPA 2 通过预测学习到的表示空间中的缺失部分，而非像素级内容，有效捕捉了世界动态。 虽然没有梯度消失问题了，但sigmoid的性能还是不如relu 当时普遍的观点是：有了ReLU+Batch Norm等一系列工作，神经网络的梯度消失问题被彻底解决了，神经网络不再难训练，不再需要每一层单独调参，也为神经网络应用的大爆发奠定了基础。 再后来，transformer成为主流，nlp那边用layer norm居多，所以.
