Présentation de DINOv3 : un modèle de vision par ordinateur à la pointe de la technologie, entraîné avec un apprentissage auto-supervisé (SSL) qui produit des caractéristiques d'image puissantes et haute résolution. Pour la première fois, un seul backbone de vision gelé surpasse des solutions spécialisées sur plusieurs tâches de prédiction dense de longue date. En savoir plus sur DINOv3 ici :

🏆 Nous sommes ravis d'annoncer que l'équipe Brain & AI de Meta FAIR a remporté la première place au prestigieux concours de modélisation cérébrale Algonauts 2025. Leur modèle de 1 milliard de paramètres, TRIBE (Trimodal Brain Encoder), est le premier réseau de neurones profond entraîné pour prédire les réponses cérébrales aux stimuli à travers plusieurs modalités, zones corticales et individus. L'approche combine des représentations pré-entraînées de plusieurs modèles fondamentaux de Meta – texte (Llama 3.2), audio (Wav2Vec2-BERT de Seamless) et vidéo (V-JEPA 2) – pour prédire une très grande quantité (80 heures par sujet) de réponses cérébrales fMRI spatio-temporelles à des films acquis par le projet Courtois NeuroMod. Téléchargez le code : Lisez l'article : Découvrez le défi : Téléchargez les données :

L'équipe Meta FAIR Chemistry continue de réaliser des avancées significatives. 1️⃣ Aujourd'hui, nous annonçons FastCSP, un flux de travail qui génère des structures cristallines stables pour les molécules organiques. Cela accélère les efforts de découverte de matériaux et réduit le temps nécessaire pour concevoir des cristaux moléculaires de plusieurs mois à quelques jours. Lisez l'article : Le flux de travail sera bientôt disponible ici :