VisionHOPE 开源:5290 万参数 ImageNet 85.2%,学习规则可自我修改
jiqizhixin · x · 2026-10-27
中科院自动化所与明略科技联合发布的 VisionHOPE 视觉骨干网络开源，GitHub 星数破千，位列 Hugging Face 论文榜第 2。
- 成绩：仅 5290 万参数即在 ImageNet-1K 达 85.2% Top-1，参数不到 VMamba-B（89M）的 60%，还高 1.3 个点；VisionHOPE-B 达 85.6%。
- 核心创新：现有视觉模型（CNN/ViT/SSM/TTT）虽能根据图像内容自适应「算什么」，但「怎么学、更新多少、保留多少旧信息」的学习规则在训练时就冻结了。VisionHOPE 引入单次前向内模型对自身学习规则的自修改（self-modifying learning），模拟人类感知中「早期线索改变后续观察方式」的机制。
- 配图展示了从 CNN 局部聚合到自引用学习规则更新的适应范围递进谱系。
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