（来源：上观新闻）
具体架构要素： 🕋编码器 E🏪⛺_θ：V🏗⭐iT-L🏏💛/H/g🎨🤾♀️（300M–1🇲🇰➖B 参数⛹️♀️🔪），把视🚲💩频切成 2×🦘🗄16×16 🧕的 tubele🇦🇴t 预测器 P📴⛄_φ：一个轻📟🇻🇮量 ViT-S🚟🦈（约 2㊗💸2M）预测被🚤 mask 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 m⛄ask 比率，L🔠1 损失📱🇮🇶，EMA tea🔝🦚激情网视频cher 防🇲🇪止表征坍🇰🇭塌 训练数据 V🏷🇲🇹ide👩👩👦🏔oMix2🚯📸2M =💻Ⓜ 2200 万视🙎频 ≈😑🇯🇵 100 万🐉小时互联网视频 🇵🇱在 So🛬mething🏋🍈-Som🇦🇿ething v🌎🐼2 取得 77🏷🔴.3%🇳🇫◾ to⁉🍝p-1（运动🏸🍄理解），💟🔒Epic-💀Kitchen🇹🇬s-1⚡00 动作🍖🥿预测 39.7👨❤️💋👨 R@5（S🍛😅OTA）❌ 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）🤸♀️🇹🇨。
AI可以生成内容👩🔧，但它生成🇮🇴📁的是"平🖥均值"🇵🇫。比如我们开源🛍的AGIBOT🇲🇪 WORL🧐🚃D数据🏯集，吸🚪激情网视频引更多的三方开发😸者、产业参与🏯者共建，形🃏⏪成一个网络😣生态🔵🈚。
