（来源：上观新闻）
从大模型投资↖🤾♂️周期的角度来看，🍎DeepSee🕜🏋k早就错过了这🧜♀️◻一风口❕🏴。我们重新🍡定义了具身机❓⚒器人的形态🦛🥺，比如灵犀👝推出时，就是行🕵️♀️业第一个面向下👨🌾一代的🇮🇩商务的智能交互终🐊🇲🇪端⏱😞。没有人在🍬🤶 19🆔🎬40 年代预料💍到“用户体验🇬🇸🔒设计师”或“数☸据分析师”会😅成为一种🏹🖤职业🇨🇬。
反复让模💂♀️📥型在推理过🧔🥟程中重新发♒明工作流，必然导😍🥣致关键步骤🙀🍓遗漏或工具😰🇦🇩使用的随🧿❕机性👰🤱。这种合作🚫形态本身也代🌓©表了 A🇻🇳🦔I 行业的一⛽种新的合🍌🧝♀️作模式🇩🇪。具体架📬构要素： 💀编码器 E🥢_θ：Vi✊T-L/🍃🎓H/g（3😴00M👯👷–1B 参数）🇳🇫🇦🇼，把视频切成 👨🔧🧭精品一区二区三区波多野结衣2×16×🇦🇷16 的 tu🕌💪belet 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 🚣♀️🇬🇬90% ✂🏭的高 mask 🦡比率，L🦖🤱1 损失，EMA🎐 teac🏴⛄her 防止表🥚征坍塌 训练数🇦🇹据 Vid🇻🇦eoMix🕶⬅22M = 2🤾♂️200 万⚗视频 ≈ 100🉑 万小👨👧👦时互联网👨👩👦👦🛬视频 在 ♈Som💇🐤ethin⛪g-Somet🕟🔝hing v2 🇸🇹🇧🇸取得 🍉77.3% t👩❤️💋👩🔯op-1（🍚👶运动理解），Ep🚊ic-Ki📪tch🌌🍏ens-10🦈🔒0 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）🔂。
