（来源：上观新闻）
如果De🙍epSee🥛k是在融资之🎖🏰后才转⏰👩🚀向Age🇧🇪🚶♀️nt，🤮🌎那可以叫路💸🚍径修正🇬🇷⛔。具体架构要素： ◀🃏编码器 E_🇮🇳🧮θ：Vi🧯T-L/H🇺🇲🧀/g（300🇭🇳M–1B 参数🧜♂️👨🦱），把视频切📥成 2×1🚗6×1🥧6 的 tube💓let😃 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-R👇🎋oPE🐣 位置编码🤨（时间+H+W👮♀️） 约 9🇹🇰🇹🇫0% 🇨🇿🚣的高 mask🌰 比率⛄，L1 损失👥▪，EMA t🕕eacher ↪🍩防止表征坍塌 🇸🇳📹训练数据 Vi🔅🎪deoMix2♍2M = 22💍♋00 万视频 🐈💕≈ 10🇧🇧0 万小时互联👘📶网视频 在 So💾methi🧱ng-Some⛎thin🇰🇳💂g v2 取👨👨👦👦💞得 77.🌼3% top-👨👨👦👦🇵🇭1（运动🔖🔄理解）⏮，Ep😘ic-Kitch🙏🌅ens-1🐃00 动作预🎌👵测 39⛰.7 🛀🏪R@5（SO🥂TA） 🤽♂️👩👩👦👦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）🤑❣。
一位在制造业工作💅🍹了二十年👨👩👧👦的工程师，没有🥃🧹任何AI背景，🕙🥾但他用AI工😼📻具把自己多年积累🐭的工艺经验系统🗄化，做👜成了一套👟👨❤️👨面向中小制造🙆企业的咨询产品🧾🙎♂️。石头、科沃斯、安🇦🇼🕘克，他们也在推动🕌📰进步🇬🇩。Sam 📰Altman 😀🇪🇬之前提出🍵🕑了一个极其宏大🌬📴的 AI 基础🦛🎺设施计🗽划——🤕“星际⛏之门”（Star🌛👨🌾gate），计🔋划未来四年投🍼🇲🇪资 50🇨🇾🥑00 🍂🏛亿美元7️⃣。国内互联🍰网厂商亦是1️⃣🥧如此，他们不会将🦀自己赖以💺🤢生存的业务都押🦇📟注在英伟📙🈺达算力🚖🇹🇱体系之上的🐱🎈。这个终端的定位也🚀引导了我们*️⃣整个技🇦🇿🚇术研发🇸🇸🔀与突破📵🇲🇼的方向，比🎲如交互智能和运动🚙🌷智能上🕗要足够拟人，有🦌👗生命力，交互体验👨❤️👨👨👩👦👦要足够好♻☕。
