（来源：上观新闻）
1 普通用户🍓几乎无法归因 A🍣🐃MD总监3️⃣能发现问题，🔹是因为她有一个工🔤🇸🇷程团队和近7🇫🇷000份ses👨👨👦⛅sion l🇬🇫👶og👳♀️🦎。这一判断与全球产🇮🇱🤽♀️业趋势同频🇧🇲，特斯拉、🇫🇯🕟英伟达、波士⛩🇦🇹顿动力等巨头〰均已将重心转向🇱🇹物理世界A🇲🇿🇦🇹I与机器⏳人规模化落地🔥，而具身智🧟♂️能作为覆盖数字与👺🤣物理双世🦏界的核心toke👩👩👧👦n消耗🇧🇲场景，将成为AI🦆时代新的🚇🧩生产力基础🤹♂️设施🗳🏀。
论文最重要的消融👣揭示： 随机初💄🚠始化 Vi🚚T-S 直🎲接在 BADAS🗑🙏 监督信号🇲🇪上训练 → A❗🆓P 接近随机 🇭🇷在 2.25🇮🇷🚴M 无🏊标注 Ne💩🤒xar 视频❇🇿🇦上做 V-🇸🇿JEPA 🕥💂风格的 💤🧤maske🉐👖d fea🇭🇹👩🎤tur🤧🈺e p🏳redictio↙n →🇮🇸 +28.1 p🍌p AP（达🇭🇳🔫到接近生产质量）❄ 再加上从 V👥iT-L 教🔦师的知识😈🇺🇬蒸馏 →♨👩🦱 再 +1.0🐮 pp A🇷🇼🍖P，同🥂时 FPR 从🦘🧑欧美老肥熟 20.6% ⛸🤟腰斩到🇫🇰🦜 9.1% 换🐱句话说，✅领域自监👎督是 28 倍🙍♂️的贡献🚉🥟，蒸馏是 1 💗倍的贡📉献🥁🤾♂️。
此次谈判亦反映出🐺👏谷歌正将重心转向😄🇩🇿推理这一A👨👨👧👧I应用中的主要算🔹力成本项😣👩👩👧。这篇论文👅动的是📼Tra🌦🏀nsforme🚜📢r架构中最♍🇱🇦古老、最基础的👆那块砖📳📉——何恺明🇮🇳2015年提出的🇩🇯🍹残差连接📹。技能业务🏳🤸♀️逻辑必须进🕜🧞♀️行执行绑定⛱，连接到具👒体的底👨🦲🍲层工具🎴🔉或文件操作📣上产生◾👽实际影🕊🇦🇿响🇦🇪🛷。
