（来源：上观新闻）
美国软件🙉公司被集体“👨👨👦👦🏗斩杀”，只是🇧🇦🦜这场大代↖替的外在表现之一🇸🇬。共建具身🏧数据“朋友🥁圈” 🎨🔽京东的👟具身智💮🏌️♀️能数据基础设施💯📩覆盖了🇨🇽9精品综合“采集、存🍩🙃储、标注、训练🔙⛱、评估、仿🇹🇨⏯真、测♑🌂试”全🗨链路👰⛴。晚点：做 ☘🇧🇳100👩🏭🇨🇲 款光开模就费用🍜不菲，↔🕥怎么可能成本🥙🦋只增加🇷🇺 1.2 🖤🕸倍？ 俞🖇🏬浩：你没算过🐿🔉。Deep↪👨👩👧👦Seek过去能🌗📪用500⛩多万美元训出V3🤧⚪，靠的是❕🐶方法论🚍上的极🐃👩💼致效率，包🙉括MoE架构、🛐🈺多头潜在注意👱🏙力（MLA）、🇫🇲细粒度专家💻路由，每一项🔞🧜♀️技术创新🤷♂️都是在有限算力下⛏榨取最大👝🐿性能🥤👉。
靠意志力不玩📩手机… 🎵想多了🕝，我要是能做到🇳🇴🦴靠意志力🔇😰不玩手♎🚷机🇵🇸。具体架🧻🗻构要素： 编码器🛀👩❤️👩 E_θ：V🏤🇲🇭iT-L/H/⚛g（30🔐0M–1B 👥参数），把视🥙😌频切成 2×1📿6×1💚6 的 📭9精品综合tube👹let 🐫🍠预测器 P🚦_φ：一个轻量 🛎ViT-S🕑9精品综合（约 22M👩）预测被🖌🙁 mask 部分😱🇯🇲的潜空间表征 🇲🇶使用 3D-R🔐oPE 🧙♂️位置编👻码（时间+H+🔇W） 约 90🇷🇸% 的📥高 ma🥁🚗sk 比率，⏳🐆L1 损失🥞🦂，EM🖐A tea🙇♀️🤦♂️cher🏌🦟 防止表征坍🏛塌 训练🈺数据 Vide⛪oMix22🎙M =💰💚 220🗒🏃0 万😎视频 🌒≈ 100 万🇱🇸小时互👩🦲联网视频 👷♀️🔙在 S🧼🧛♂️omething👕🦒-Somethi🇱🇰ng v2🛠 取得 7😫7.3% 🚩🎀top-1（🔚运动理解），🇮🇷Epic-Ki😞tche🦏🥋ns-😸🌫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✉3️⃣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🙌🙋）📂。
我也参与标准👵建设，国内有👩🎨上层引导，大家更⛴🈶容易合🤟心齐力🔛推动发展，对🇭🇺🌴我们来说💊🔨，一方面继续🇹🇯🇱🇺扩大本体部署，让🇦🇩⤴更多机器人进🆑入真实的工作流🇸🇰采集数据🏛。01 🎓在软件设计🇬🇦🧧领域“斩杀🕖👩👩👦”Fig🐶🌡ma，是A🇮🇪🙇♀️nthro⛸🍱pic过去四个💝月横扫🇬🇬👩👩👦传统行业🇵🇫的缩影🇯🇪。
