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在 10-shot 分类任务中，ViT-L/16 模型在 1,000 亿数据上单轮训练就达到了 41.7% 的准确率，而同样架构的模型在 100 亿数据上训练 10 个 epoch 只能达到 35.9%。更大的 ViT-H 模型获得了类似幅度的提升。这 5-6 个百分点的绝对性能提升远超传统任务上不到 1% 的增益。Wilcoxon 检验的 p 值为 0.002，表明这种提升具有统计学显著性。