**不再需要强假设：通过时序差异实现视觉表征学习**

_You Don't Need Strong Assumptions: Visual Representation Learning via Temporal Differences_

> AI 的发展趋势是减少假设依赖，而当前自监督学习仍依赖增强、掩码等强归纳偏置。本文提出时序差异视觉方法（TDV），利用过去导致未来的因果假设，联合训练图像与运动编码器，使当前帧表征加运动编码等于下一帧表征。该方法无需强偏置，在密集空间任务上达到现有最佳水平，为弱假设表征学习奠定基础。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-16 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.15956)