最近，谢赛宁团队的新作 “iREPA” 便是源于一场持续了四个月的推特辩论。这场论战虽以谢赛宁的让步为结局，却意外催生了一篇重要论文，展示了新颖的研究思路。
事件的起源可以追溯到八月份。当时，一位网友在推特上提出了关于自监督学习（SSL）模型的看法，认为它们应该专注于稠密任务，因为这些任务依赖于图像的空间和局部信息，而不仅仅是全局分类性能。谢赛宁对此提出了反驳，认为全局性能与稠密任务并没有直接关系。
网友们展开了热烈的讨论，其中一位网友还分享了可以与 REPA 进行比较的方案。这个讨论激发了谢赛宁的兴趣，并促使他深入探索这一问题。几个月后，谢赛宁表示，自己之前的看法被修正，并且这篇论文的研究为理解视觉编码器的生成能力提供了新视角。
在这篇论文中，研究者们探讨了在预训练视觉编码器中，究竟是哪些部分决定了生成模型的表现。结果显示，空间结构的信息，而非全局语义，才是驱动生成质量的关键因素。传统观点认为更好的全局语义信息能提升生成效果，但研究表明，实际上较低准确率的视觉编码器往往能实现更好的生成性能。
为了解决这一问题，研究者们提出了 iREPA，这一新框架仅需三行代码即可整合到任何表示对齐方法中。通过对 PA 的改，如用卷层替换传统的 MLP 投影层，研究者们成功强化了空间结构信息，显著提升了生成性能。
这次学术讨论不仅展示了开放和的科研氛，更强调了通过交流和实验获取知识的重要性。
