（来源：上观新闻）
具体架🇬🇵👥构要素✏🍺： 编码器 E🐩🚼_θ：ViT-L🇲🇰🧖♂️/H/g（30📻0M–1B 🤕参数），把视频切🕜成 2×1🕝©6×16 的 t⛪ubelet 🇲🇰预测器 👉🏘P_φ：一👩💻个轻量 ViT🙄🎧-S（约➰ 22M）预测被👱♀️💅 mask 部分🐟的潜空间表征 👨🍳😝使用 3D-🍘RoPE 位置编🎟🥶码（时间+🐒H+W） 约 🍢90% 的🇩🇪高 m🤓ask 💀比率，L1🦁 损失☃，EMA 🙎♂️teacher 🗳防止表🛩🧚♀️征坍塌 训练数据🕐 Vid👨🎨eoMix2💧🏪2M =🇮🇪 2200 万视🔃频 ≈ 1👨🚀00 万小时💺🇹🇨互联网视🇯🇵🆎频 在🎐 Somethi◼ng-S🕢🐢omethi🎙ng 🗿v2 🎼📈取得 77.3🏝% top🇹🇰❎-1（运动🧞♂️🧂理解），E🇳🇫🌸pic-K🇧🇩itchen⏩s-10😁🚺0 动作🥅预测 39🦴🐂.7 R🖇💟@5（SOTA☹🇹🇫） 为什么🌴🗺像素重建不适👤❗合碰撞预测，而🇱🇰9️⃣潜空间预测适合？👅🇾🇪像素重🏋️♀️😈建优化的🇳🇫是"下🐵👌一帧长什么🇱🇸国内国产精品成人样"（视觉保🎷♨真度），🌃🖊潜空间预测优化的🔡⭕是"下一帧的⛵抽象语义📊🌫/物理状态🎍🏐"（物🗾理因果）👧。
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