Meta 读脑新突破：用脑磁图实时重构眼睛看到的画面
Meta 展示了一项 AI 系统，能通过非侵入式的脑磁图（MEG）信号每秒采集数千次脑电活动，实时重构出人眼看到的图像。该系统利用 DINOv2 视觉架构将脑信号与图像特征对齐。目前高层语义抓得很准，但细节方位仍有偏差。
DINOv2
Meta 将视觉模型 DINOv2 改为 Apache 2.0 许可允许商用，并推出公平性基准 FACET
Meta 宣布将计算机视觉模型 DINOv2 转向 Apache 2.0 协议，正式允许商业使用，并同步推出语义分割与深度估计扩展模型。此外，Meta 还发布了评估视觉模型公平性的基准 FACET，包含 3.2 万张标注图像，仅供研究评估。
Meta 开源视觉模型 DINOv2：无需微调，通吃分类与深度估计
Meta AI 开源自监督计算机视觉模型 DINOv2。它完全摆脱了对文本描述和人工标签的依赖，提取的特征直接接入简单线性分类器就能用，在深度估计和图像检索等任务上表现出色，适合作为通用视觉骨干网络。