（来源：上观新闻）
比如，涨价🇲🇻🉑 10% 后，🌒我发现直播间提📇🧂 “清华大学📐” 的次数都变🖱🎬多了♣🦹♂️。早期也给星星星🚦，设计过🔇🕛 SGH-E🔲590、SG💅🛹H-J208 📢🇵🇱等功能☎机🇮🇩📍。我想建立一套🚗🐗新的模🔻🌯型——一种能📢🇸🇧在变化中找到确定🌳性的 “网🇱🇦络模型”🇦🇶。岗位形态变👨🎨了，工人从编🇻🇳🤜布的变成开机器的🌁中文精品卡通。但一家 A🇭🇰I 公司的😷💻 CEO 越👨👨👧说 AI 有多🎖🇷🇴危险多颠覆🚊🐕，他的产品就越🧖♀️🇨🇭显得重要🐲。
具体架构🎳要素： 编码器🧜♀️ E_θ：Vi🎼T-L/H🌘🍴/g（300M–👲1B 参数🇨🇦），把视频切🏷成 2×16×✨☪16 的 tu🦸♀️bele👟t 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-🇰🇼RoP🇸🇰▪E 位置编码🥵（时间+H+W）🎑🔰 约 9🌞🖥0% 的高 m🇲🇰ask 比率🤡，L1 损失，E🇮🇶🇵🇰MA teac🇸🇳👜her 防止表👨❤️👨征坍塌 训练数👂据 Video🎆Mix2🍐2M =🙇 2200🧲👸 万视频🇲🇿🇦🇹 ≈ 100 万🤧小时互联网😋视频 在 S⛺🥩omethin👦🚣g-Some🧫thing v💃👩👩👦2 取⚽得 7👌7.3%👩🌾🎼 to🇦🇱p-1（运动理🦅解），E🔚pic-👳🌋Kit💐🦚chens-👨👦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）🇨🇾。
