且不獻(xiàn)身泛化才能、

模型的預(yù)練習(xí)權(quán)重鏈接：

https://github.com/apple/ml-mobileclip

強(qiáng)化練習(xí)的數(shù)據(jù)生成代碼鏈接
：

https://github.com/apple/ml-mobileclip-dr

GitHub鏈接：

https://github.com/apple/ml-mobileclip

Hugging Face鏈接：

https://huggingface.co/collections/apple/mobileclip2-68ac947dcb035c54bcd20c47

論文地址：

https://arxiv.org/html/2508.20691v1

01.

iPhone 12 Pro Max可跑

著重可復(fù)現(xiàn)性、但功能適當(dāng) ，開(kāi)發(fā)者能夠根據(jù)此運(yùn)用分布式可擴(kuò)展處理創(chuàng)立具有恣意教師的新強(qiáng)化數(shù)據(jù)集  。在精選標(biāo)題上進(jìn)行微調(diào)可明顯進(jìn)步零樣本分類(lèi)和檢索作用。旨在練習(xí)強(qiáng)魯棒和高遷移性，使得MobileCLIP2-B比MobileCLIP-B在ImageNet-1k零樣本使命的準(zhǔn)確率上進(jìn)步了2.2%。MobileCLIPS2的一切模型變體的預(yù)練習(xí)權(quán)重均已揭露，推理推遲在3-15毫秒之間