（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🇬🇪☹×16 的🕐 tubelet🌶 预测器🇩🇴👩💻 P_😺🇺🇳φ：一个🥞📓轻量 V🚊iT-S（约 2🚗👩👧2M）预🇨🇲欧美46区测被 mas🍓k 部分的潜空间🇳🇪表征 使用 🔶3D-✡📭RoPE 💠位置编码（时🏭间+H+W🇪🇪🈶） 约 90% 🌛🕔的高 mas💛🔻k 比率，L1📓 损失，EM🇭🇺A teach🐆🇨🇮er ☠🌿防止表征坍塌🈴 训练数🧝♀️🥾据 Vi👂deoMix22👷♀️🙁M = 2200🕡 万视频 ≈🧛♂️ 100 万小☁时互联网🐇欧美46区视频 🌨在 Somet🔳hin🇸🇯📂g-Som🦸♀️ethi👳♀️ng v2 🐁🇯🇪取得 77.3%🇹🇫 top-1（运👁️🗨️🈴动理解）🍨💾，Epic🇱🇸-Kitc🦞🚟hens🇩🇰-100🍮⛪ 动作预测 3👸🈵9.7🏃♀️🕞 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）🛷✔。
