Google DeepMind 提出视觉模型对齐方法，提升 AI 鲁棒性与泛化能力

Google DeepMind 在 Nature 发表研究，提出基于 SigLIP-SO400M 的三步对齐法，利用 THINGS 数据集生成 AligNet 以重构模型视觉表征。该方法使 AI 内部映射按人类认知层级有序组织，显著提升了系统的鲁棒性、泛化能力及可靠性。