（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 👩🦲🇪🇦tubelet🖐 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 V👨💼ideoMi🦀🎧x22M = 👌2200 万视📹🎮频 ≈ 100 🇷🇴🦄万小时互联网视🏵👑频 在 Some💗thing-S🏚omethi🇹🇻🤜ng v2 取🎢☑得 77.3% 🦋top🥄🖐-1（运动理解）🥗，Ep🈲🔨ic-🐞Kitc🇿🇦hens-1🐹👩💻00 动作预测 🥵🎨39.7🇯🇵♻ 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）🇲🇬。
最近一次Deep🎻📮Seek关于💚模型动🙀🧸态的推文官宣，🇱🇸🌶则停留在2🛍🇱🇺025年🆎🎈12月初，🈺彼时其发布了De📷👵epS🐬eek-V3.2🚷🌙和DeepSe🔙ek-V3.2-🇨🇳Spec🛴🌺iale🕷。Ligh🚮🐷t Pho🐊ne 最🌀早在这条赛🇸🇪九九视频网道上摸🐏🐄爬滚打的🛩，应该就是 L🙃ight Pho🇦🇼ne 了🐥。「进厂」🛡做什么 在智元🤺的直播画面中，精👱♀️灵G2正⏮♐于龙旗科技的🔇🚄3C生产线上执🇮🇸行质检🥟🇲🇴任务：抓取平板🇧🇾❄部件、放入检测🏮仪器、再将成品或🆘NG品分类归位💻📱。站在人类角度，♿🧷把人类的财⛅富供养硅📤谷那些🥮🍁企业去做🇼🇫🚇九九视频网探索是有意义的👬👂，但站在企🔕业经营上，那样🐛的模型不能持续☺🏴。
