DenseDINO是一种自监督学习框架，用于学习密集视觉表示。它通过引入基于token的点级监督，利用了空间信息。在ImageNet分类评估中表现有竞争力，在PascalVOC语义分割中实现了大幅度提升。

NeCo团队在2023年自动化法律问题回答竞赛中，通过数据丰富解决了越南文本处理任务，取得了出色成绩，展示了对低资源语言的法律领域知识获取的潜在优势和有效性。