giffmana 质疑 LeJEPA：未见在大数据集上的 scaling 证据
giffmana · x · 2026-11-07
在 LeJEPA 与 DINO 系列的对比讨论中，谷歌 DeepMind 研究员 Luca Eyre（giffmana）指出：LeJEPA 的对比本身不公平——其公开权重只在 ImageNet-1k/21k 上训练，而 DINO v2 用了 1.4 亿张高分辨率精选图像、DINO v3 和 SigLIP 用了数十亿张。更关键的是，没有证据表明该方法能很好地扩展到大数据集；作者若能放出 LeJEPA vs DINO 的 scaling law 曲线（展示各自随数据增长的提升），才更有说服力。他补充说单点成绩几乎说明不了问题。
所属事件:LeJEPA 被指缺乏大数据集扩展证据(2 条相关)→
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