（来源：上观新闻）
07 智力平❣🇳🇱权的深层意☸🌌义 从更宏🇸🇾🐢观的视角看，🛏🎀AI带来↙🇨🇮的智力📙平权，是一次🇪🇦历史性🙊的机会🇰🇪窗口🌆。邱谆是一位常年🕋住在硅谷的投资人🧮。
具体架构要素：🔵♟️ 编码器 🌝E_θ：💆♂️ViT-L/H/🕍g（300M😂⛹–1B 👩👧🍸参数），🆙把视频切成📨🎧 2×1❕💴6×16 👞的 t👙👨🍳ubel🇵🇱👮et 🇸🇸🍎预测器 P🕢✍_φ：🐃🏪一个轻量🔇 ViT-💅S（约💳 22🌋M）预测被🧮 mask 🦈部分的📲☔潜空间表征 🎛使用 🌱3D-RoPE🏳🇸🇪 位置编码（时🚒间+H+W） 约📔🍖 90%🤟🍭 的高 mas😘k 比率，L🇧🇧🎷1 损🇸🇿🕛失，EMA t🔐🎴eac🖕🌨her 防止表征㊙🇩🇲国产+欧洲+日本+美国无蔗挡坍塌 💖🈹训练数据 V◻🧚♀️ide🦛🚚oMix22M🇵🇹🥏 = 🔕💞2200 🈁📒万视频 ≈ 1🇸🇾00 万小时🐈互联网视频🇵🇦™ 在 Som🍯ething-💴💀Some🇿🇦thi🚨ng v2 取得🙋 77.3📶🆒% to🦠🏐p-1（运动理👐解），Ep🧓🇸🇿ic-😜🇳🇵Kitche🇸🇮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💩）🇯🇲。
从商业逻🍺⛴辑看，🇫🇷MaxHerme🌵🙂s 的价🍗值在于它😣👡同时完🇱🇸成了两件事🙏：在技术端，它🔷🇦🇪是 M2.🅱📋7 在 He⚛🖌rmes 生态中🕛获取真实用⚰🤹♂️户反馈⛈的入口，这些📘🗺使用数🍀👢据可以🌆回流到模型训练🚦🛍优化中；在👈产品端，它是🆗 Mi♟️niMax 将🔟开源社🧙♂️区流量转化为🈷📜自有用户的商业🇨🇮化通道🕠🌇国产+欧洲+日本+美国无蔗挡。
