让 AI 看懂 95 万物种，并我方悟出身态相插手个体各异 !
俄亥俄州立大学盘算团队在 2 亿生物图像数据上考验了 BioCLIP 2 模子。大界限的考验让 BioCLIP 2 取得了现在最优的物种识别性能。
而更令东说念主惊喜的是，即使在考验经过中莫得相应监督信号，BioCLIP 2 还在栖息地识别、植物疾病识别等 5 个非物种任务中给出了远超 DINOv2 的准确率。
BioCLIP 2 在大界限考验中取得了物种除外的线路的生物学意会：
物种间生态对皆：不同达尔文雀在特征空间中的摆设和他们喙的大小一致；
物种内各异分离：牝牡 / 幼成体的特征落在与物种区别正交的子空间，且随考验界限增大而更容易分裂。
以下是论文确定：
把"人命之树"搬进显存
大谈话 / 视觉模子的"线路"告诉咱们：界限 + 结构化监督 = 想到除外的才略。
但是，生物千般性盘算界限一直莫得见到一个具有线路属性的视觉语义基座。BIOCLIP 把 CLIP 的多模态对皆搬到物种上，期骗〔界 - 门 - 纲 - 目 - 科 - 属 - 种〕+ 学名 + 常用名的多粒度文本提供层级监督。在此基础之上，盘算团队冷漠一个问题：
若是把层级对比学习从 1 千万张图像径直推到 2 亿，会不会学出超过"物种标签"的生物学常识？
BIOCLIP 2 恰是这一现实的谜底。
为了末端这一办法，盘算团队从 GBIF、EOL、BIOSCAN-5M、FathomNet 等 4 大平台网罗了 2.14 亿生物图像，冷漠了 TreeOfLife-200M 数据集。该数据集包含 95.2 万个不同的分类标签，涵盖标本、荒凉相机罗网等丰富的图像类别。这是迄今界限最大、最丰富的人命图像库。
在增大考验数据量的同期，盘算团队也将模子从 ViT-B 扩大至 ViT-L。更大的参数目为新常识的线路作念好了准备。
性能一览
物种识别：零样本物种识别平均准确率 55.6% →比第二好的 SigLIP 模子提高了 16.1。少样本物种识别远优于常用的视觉模子 DINOv2。
非物种视觉任务：除了物种分类除外，BioCLIP 2 还在栖息地识别、生物属性识别、新物种发现和植物疾病识别等多项任务上超过了 SigLIP 和 DINOv2 等常用视觉模子。
BioCLIP 2 在考验阶段只斗争了物种层级的监督信号，但却在各样非物种生物视觉任务上取得了优异的性能。这让盘算团队潜入拜访了模子的特征空间，并发现了大界限考验带来的线路属性。
两大线路属性
1. 物种间生态对皆
具有相似生存习性和生态学意旨的物种在特征空间中纠合在沿路，如淡水 vs 咸水鱼跟着考验界限扩大分界缓缓了了。
解释：层级标签把生态隔邻拉向相似的文本原型，从而末端量觉特征和功能特征的对皆。
2. 物种内各异分离
合并物种牝牡、幼成体之间的各异莫得被对比学习扬弃，而是沿着物种间各异正交的标的散布，且正交进度跟着考验界限增大同步增大。
解释：当对比学习将不同的物种分开后，物种内的各异不错在正交子空间内散布而不会影响物种分类的耗损优化（论文中定理 5.1）。
1M → 10M → 50M → 214M 四档现实自大：统共非物种视觉任务性能单调高涨，且体内各异的分离度 / 正交度同步提高，进一步说明了扩大考验界限给线路属性带来的增益。
一句话回来：BIOCLIP 2 证明了"把正确的监督作念大"相同能在专科界限复刻大模子的线路属性——不仅准确，何况懂生物。
模式主页：https://imageomics.github.io/bioclip-2/
Demo 网址：https://huggingface.co/spaces/imageomics/bioclip-2-demo
论文网址：https://arxiv.org/abs/2505.23883
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— 完 —
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