TIPSv2：Google DeepMind 给视觉语言模型换了套预训练配方，零样本分割涨了 14.1 分

TIPSv2: Advancing Vision-Language Pretraining with Enhanced Patch-Text Alignment

Google DeepMind 发了 TIPSv2，一篇 CVPR 2026 论文，改了三处预训练方法，让视觉模型在零样本分割上明显变强。核心发现是：用蒸馏训练出来的小模型，在图像区域和文本的对齐能力上反而超过了大模型老师，原因在于老师模型在预训练时没管那些没被遮住的图像块。于是他们搞了个 iBOT++，把自监督学习的目标从只盯被遮住的块，扩展到所有图...

推荐理由：Google DeepMind 在 CVPR 2026 拿出的 TIPSv2，核心是三处预训练改动。最值得看的是 iBOT++：对遮挡和可见 patch 都加自蒸馏损失，零样本分割直接涨了 14.1 mIoU，同时用 Head-only EMA 把训练参数砍掉 42%。我会先打个折——这还是一次研究发布，不是当天就能用的模型，但可见 token 监督这个方向比堆大教师模型务实，对想省预训练成本的人是个信号。