（来源：上观新闻）
具体架🕺🤭构要素： 编码器❤ E_θ：ViT🏘-L/H/g🇿🇼🧥（300M–1🎵🍫B 参👨✈️数），把视频🇪🇨切成 2×💈16×🔈🌡16 🚴🐁的 tube🇧🇴let 预测器🥠 P_φ：一📎🇬🇼个轻量 Vi🇬🇶🏋T-S（约 2🤯2M）预测被 🇦🇩🐍mask 🚦日本久草视频部分的潜空间表征🍜🃏 使用 🌨3D-🈁RoP🛋E 位置编码（🗓👬时间+H+W） 📻🏙约 90%🎁 的高 ma♎sk 比🆗🇨🇿率，L🇷🇸1 损失，E💬MA tea🧟♀️🗡cher 防止👨❤️👨🔄表征坍塌🐷 训练数据 Vi👻deoMix🌧日本久草视频22M = 22🇬🇭🇵🇫00 万视频 ≈💌😀 100 万🔊小时互联网🇦🇿视频 在 Som🚦🥶ethin🐦g-Somet🇻🇬hing v🗝2 取得 7🇪🇹🍊7.3% 🅿top-1（运👲动理解），Ep🇳🇪💍ic-Kitc⬜😏hens-🤾♂️100 动🍮作预测 39.😖7 R@5（S😎🇵🇾OTA）🧂 为什么像🚄素重建不适合🔪🐵碰撞预📉测，而潜空🚕间预测适合？像🈵4️⃣素重建优化的是"🇸🇯🇧🇾下一帧长🧪什么样"（视🇲🇾🤫觉保真↖度），潜空间预🇵🇳🕺日本久草视频测优化的🏄♀️🇱🇻是"下一帧的抽🔆📛象语义/物理状态🏜"（物理因果）🍦🕐。
而实际的充电🐄功率呢🦑。更重要的是，他正🏖🛅在应对开发 A⛪I 带来的巨大资©©本需求🇬🇪，这需要🐕🚆日本久草视频克服多个稀缺性🏊和供应问🇱🇻题——最值🥨💭得注意的是，🛷来自 Am🦷azon🌐👣 和 Go☣ogl🎑e 等云提供⛱商的芯片集群需求🍚不断增长🛩。拉奥在融资方👨⚖️面的管理风格⛄👊，用一个词🤛👲来概括就是“霸⚾🤽♀️道”🇭🇰。如果你有一👨🦳⚠个 “从第一性原🍃🇦🇨理出发” 的 i📹🔴dea，🕞它成功的概率可💎🇩🇴能只有万分之🇱🇧一；跨💅🎀行业的🥰☣所谓 “降维打🗨🏸击”，👃🇺🇾成功率🧥💏比这还低🇮🇴。
