（来源：上观新闻）
但如果，Deep⛄🏤Seek真的变成👩👧一家商业化🎿🈚公司，它就需要🇹🇳考虑一个它🦹♀️🛶从前并不需要过🔰☝分考虑的😟事情：它🥌📓的模型能力如何转🔼🏌️♀️化为收🚒😞入？ 当然，😃🐧Deep🤲🎮Seek可以⚫🇩🇴用于梁文锋自己的🏟幻方量化🆔里，从而助力㊗🚯其他业务产生收入🐁。论文的第一作者🍣🧣包括解🌤振达和韦毅轩，梁🇬🇩🍺色东京热破解文锋本人也在19🧳🤚位作者名单之列🇨🇬🎴。
单一上下🧘♂️文架构🚔将所有历史记录🌱直接塞入提示词🍇🧦，容量扩展性🥿💕极差，模型在背💺🔱负沉重😶历史包袱的同时↙🕚还要消耗大量算✈力去解决当前🏷🇲🇫步骤🧙♂️。正面是一块极为罕💋见的 3 英寸🎺🉑 LCD 🌛🥵屏，以🇰🇿🇹🇦至于十五年🤾♂️前的 iPhon🙆♂️🇱🇨e 5 🐊在它面前🙇♀️💡，都大🧟♀️🥬得像个巨屏手机☑。
具体架构要素： 😻🤶编码器🐳 E_θ🇧🇧：ViT-L/🏨👷H/g（300M🍙–1B 参数👁️🗨️😌），把🕳视频切成💮 2×16×1🐰6 的🍸➖ tubel🍣et 预测器🔷🇨🇺 P_φ🌙：一个轻🏖量 Vi✔🥿T-S（约🧾😪 22M）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 ma🇸🇯色东京热破解sk 比率，L☁1 损失，E🇭🇲MA teac⛹️♀️🔉her 防止表👩👩👧👧🅰征坍塌 训🧡👨⚖️练数据 V🦁ide⚓🇸🇴oMix22M 🇲🇺= 2🗨🇹🇳200 万视🏊♀️频 ≈ 100🎒 万小时互联🧩🏴网视频 在🕠🇦🇺 Some🇪🇪thing🐔♦-Someth😾🔣ing v👶🇦🇴2 取得 77.🐭♥3% top-1✈🚁（运动理解），🇸🇨Epic-❤Kit🇷🇪🍢chens-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）⏸🌪。
