（来源：上观新闻）
具体架👖构要素： 🥯🦆编码器 E🔧_θ：Vi💄🇰🇵T-L/H/🥂g（30🍎🚸0M–1🤹♀️B 参数），把🇵🇹👩视频切成 2×🖨🦛16×1❎2️⃣6 的 tub🚴🐤elet 🐪预测器 P_φ：🛷🥎一个轻量 ViT👩🔧-S（约 2🃏🇦🇷2M）预测被 m🤘ask 👞部分的潜空间😹🇬🇺表征 使用 🧽🥥3D-Ro👫🧧PE 位置🌫🦑编码（时间+H+✌W） 约 90%🎼 的高 mask🇩🇿 比率，L1 损🌽🎺失，EMA t🚣🐟each🌨er 👩🦱防止表征坍塌➿🙇♀️ 训练数据🎀🇽🇰 Vi*️⃣🐇deoM🏢ix22M =🇧🇻🔩 2200 万🇧🇯视频 😕≈ 100 万🏄小时互联网🚐🇨🇩视频 在 So⏬🍚mething🐢😼-Someth🌰ing v2🤭 取得 77.3🇧🇹🏐% top-1（👩👧👧🎀运动理解），Ep🌻😪ic-🤞Kitch☦🇨🇷ens💨-100 🇵🇱动作预测 🏋️♀️39.7 R@😞5（SOT👷♀️A） 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）👂🗒。
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