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Franca：开源视觉模型性能媲美闭源模型

研究人员推出了 Franca，一个开源视觉基础模型，旨在匹配或超越 DINOv2 和 CLIP 等闭源模型的性能。该模型采用新颖的嵌套俄罗斯套娃表示法进行参数高效的多头聚类，逐步将特征细化为更精细的聚类，而无需增加模型大小。Franca 还采用位置解耦策略来改进语义内容编码，从而在下游基准测试中获得更好的性能，并促进基础模型开发的透明度和可复现性。