Google DeepMind 研究：让 AI 视觉表征更接近人类的方式看世界

Google DeepMind 在 Nature 发表论文，分析 AI 视觉模型组织视觉世界的方式与人类不同，并提出一种对齐方法。该方法基于预训练模型 SigLIP-SO400M 和包含数百万条人类“找出不同项”判断的 THINGS 数据集，训练教师模型后生成百万图像规模的新数据集 AligNet，再用其微调学生模型。对齐后的模型内部表征按类别清晰组织，鲁棒性和泛化能力得到提升。