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傳統偵測器想搜「沒戴安全帽的人」,得先定義類別、標一堆框、訓練一個專用模型。CLIP 換了個玩法:把 4 億組圖文配對丟進兩座編碼器,逼影像與文字住進同一個向量空間——從此打字就能搜圖,不需為每個新概念重訓。本篇在筆電 CPU 上從零手刻 mini-CLIP,實測驚喜與誠實並存:文字搜圖連「訓練時沒配過的組合」都命中 (P@5=1.00);但反過來要模型幫沒見過的組合命名時,它卻把概念「抹散」了——一堂關於組合式零樣本能到哪裡的實驗課。

標一張畫面要錢,監視器每天卻吐上萬張沒人標。自監督學習讓資料自己出考題:SimCLR 逼「同一畫面的兩個視角要相似」,DINO 用師生自蒸餾連負樣本都省了。本篇在筆電 CPU 上完整重現,實測驚喜與打臉並存:每類只給 1 張標籤時 SimCLR 海放原始像素 12 個百分點;但數字太簡單,標籤一多 raw pixels 就追平;精簡版 DINO 學得動卻明顯落後——一場關於「省標籤到底能省多少」的誠實實驗。

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