（来源：上观新闻）
3. ♣Physic🏳🔙al AI 😪👨⚖️泛化😨🔽。包括刚才讲的投到🏕😩供应商，短时🥒间内都是没法🥍算这笔账的，短🦁😻期内也不会盈👩🔧利的🐏🧮。同一场竞赛🇹🇹，4倍的成🌁本差距🧝♂️🇻🇺。其中不🍖少是投👨⚖️融资机构，更有👩👩👧投委会或创🍍🏊♀️始合伙人直接约谈🌿🇲🇦。实际上，邓总🏌这边更擅🦃🎼长战略🏴🐘还有商业🚵的培训，我更侧重📦技术演进🗡👨🏫和产品🥽定义🎡🇩🇿。上述知🇸🇯🚑情人士还透露⚫🇱🇧，谷歌与Marv🏟🐜ell🇹🇬 Techno✳🦹♂️logy🥙希望最🕚早于明年🏨🕤完成内存处理单元🇪🇸🥯的设计，随后将🎓其转入试产阶段🚣💒。
具体架构要素： 👁编码器 E_θ💁🥇：ViT-L/H🕍🕷/g（3🔜↗00M–🇨🇵1B 参数👂），把视频切成☕🏗 2×🇨🇳16×16 的👩🦳 tubelet🌀 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，L3️⃣🚍1 损🦠📓失，EMA 🕚teach🔻👫er 防止表征坍🍬🦔塌 训🛤练数据📆🙆♂️ VideoM👱♀️ix22M🔘 = 2200🇺🇲 万视频 🎂≈ 100🇮🇪🐸 万小时互联网🧢视频 在 🆔🔺Somethin🏑g-S🐐🚣♀️ome🏭thi📢ng v🐍2 取得 77.🇲🇳👸3% 👩🦱😽top👨👨👧👦🦝-1（运🇸🇭🚒动理解），Epi🇨🇺美州欧洲日本c-Kit👂🇾🇹chens-1🧽🖥00 🕰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🍡）😥🇹🇦。
