Meta 发布自监督框架 JEM，小数据量超越 DINOv3

Meta FAIR 提出自监督学习框架 JEM，相关论文为《Scalable Patch-Level Self-Supervised Learning》。该框架从多视角假设出发，经信息论目标推导出学生-教师式的简洁结构。实验显示其仅用约 1/12 数据量即超越 DINOv3，并在 7B 参数规模上继续领先。