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(来源:上观新闻)
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具体架📇构要素: 🎎✨编码器 🏠E_θ:ViT-💏L/H/g(🍇🇺🇲300🔙🤠M–1B 参数)🇨🇾🌑,把视频切成🎧 2×16×1🎒6 的💼 tubel🧙♂️🔍et 预测器🍹 P_φ:一个轻🎰量 ViT-S(🍑👨👨👧👦约 22M)😍预测被 mask🍛🏴 部分的潜空🇦🇶间表征 使用 📇3D-🇬🇫🤪RoPE 位置🌸🈂编码(时间+H+🔸W) 约 90%🚙📐 的高 m™📊ask 比率,L🌌1 损失,EM⏮🦍A teache⛴🌜r 防止表征👃🔝坍塌 训练数据 🇬🇮Video🐀🔙Mix22📀M = 🧟♀️🔲2200 万视频😼🇰🇿 ≈ 100🍠🏯 万小时互联网🌙视频 在 So🔂🇯🇲methin🌁🤾♀️g-Somet🦅🍥hin💣♠g v2😻 取得 77🔤.3%👲 to🕜💢p-1(运动理👨❤️👨解),Ep👩👩👦👦ic-Kitch🤸♀️ens-👀🕶100⚰ 动作预🇩🇰🚩测 39.🕉🕕7 R@5(🧮😗SOTA) 🈁🐬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🛫⌨窝窝午夜精品化的是👩👧📗"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)😭。
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