（来源：上观新闻）
具体架构要素⬅🥣： 编码器 🐲E_θ：V🔗iT-L/H/g😪⛺（30🗽🇪🇺0M–1B 🇲🇪💺参数），把视频🥘切成 2×1🚴6×16 的🎅🧘♀️ tubel🧖♀️et 预测🧰🏫器 P👩⚕️🎺_φ：一个轻量🐛 ViT👨👩👧-S（约 22M🇲🇽）预测被 ma🥥sk 部分的潜🏄🚶♀️空间表征 使🇸🇿用 3D🇧🇲🇸🇨-RoPE 位置🇦🇨编码（时间+H🌭+W） 约 90👖% 的高📮 mask 比👷♀️率，L1🎐🥔 损失🐐🥓，EMA🎚 tea👨🏭⭕cher 防止表🇦🇮征坍塌 🕖🍕训练数据 🎟VideoMi😊🇫🇷x22M =🔄🕘 2200 🇺🇲万视频 ≈ 🇪🇭🇹🇨100🐸🌛 万小时互🍧联网视频 在 🇲🇦Somet🛎🇺🇦hing🥍*️⃣-So🦆⚒met❗hing 🚈🕺v2 取📞🐥得 77.3🚃% top🌰🦏-1（😊📉运动理解），E🌙pic-Kit🐏大香伊人依依日日chens-10🔦0 动作预测 3🧒9.7🛂🥽 R@5（SO🇩🇿🎌TA） 为什么◼㊙像素重建不🤟适合碰撞🍒🔝预测，而潜空间预👨💻🦞测适合🇷🇺🙍？像素重建优化的🐂🚙是"下一帧长什么🌃🌻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😀▶）🇩🇰🎽。
这意味☎📼着 "JEPA 🍵🕵架构 + 大规模😨真实边🙎♂️💗缘数据⛰ + 蒸馏"👡🚴♀️ 这套🇻🇦🌁范式可以😱👩❤️💋👩迁移到🆕🇧🇷工业安全🐂🇧🇱、仓储物流、♾️👘医疗机器人等⚗安全关键领域，而👩❤️💋👩🍒不止于自🇭🇹动驾驶⛹🇦🇨。这意味着 "🥡🍥JEPA 🤾♀️🐗架构 + 大🥼✖规模真实👲边缘数据🇸🇰🚗 + 蒸馏"🥐🥩 这套范🗜式可以迁🛷🐌移到工业安全、仓🧣🦓储物流、医🔱疗机器👋人等安全关🕵键领域，而不🙈止于自🥮动驾驶🇹🇲🍟。
