（来源：上观新闻）
具体架构🏔要素： 编码器🧪👩🦰 E_θ：ViT👨👩👧📪-L/🇬🇼🇦🇽H/g（300M☦–1B 🐬参数），把视频切🇸🇴成 2×❓16×16 的 😰tubel🕶et 预🙂测器 P🇵🇰_φ：🥙🧖♂️一个轻🐍量 V‼🕤iT-S（🇯🇵约 2🇨🇲👠2M）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 9🇸🇽0% 的高 🇲🇺mask 比率，🃏🦓L1 损🏹🥪欧美成人一区失，EM✌欧美成人一区A teache💵👃r 防止表征💗坍塌 训练数据🦚 Vide🏯🤚oMix🍃🔢22M 📡= 220💉0 万🇨🇲❄视频 ≈ 1📌00 万小时🇭🇹互联网视💖频 在 Som🇳🇱🤼♀️ethi🕺🚿ng-Somet🔟😴hin🏴g v2 取🥭得 77.3🇴🇲% t🇱🇰😍op-1（运动理🗡⌛解），E📀🧚♀️pic-Kit🗳chens-👿🔣100 🤩🧵动作预🌦测 3🌟🗳9.7 R@5（👩👩👦👦🛤SOTA） 🤒🇮🇹为什么像素重建不🆘🇸🇴适合碰撞预🇲🇫👷欧美成人一区测，而潜空间预🇨🇿🍖测适合？像素🇩🇯重建优化的🇦🇽👩🔬是"下一帧长🥚😻什么样"👨👨👧👦欧美成人一区（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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