（来源：上观新闻）
具体架构要素：👩🎓🍨 编码器 🦹♀️E_θ：🔷🇫🇴ViT-L/🇧🇻H/g（300🇲🇹🤾♀️M–1B 参数🙊👛），把视频🤚切成 2×16👲×16👩🏭 的 t😹🤞ubelet 👱♀️🏝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🕒-RoPE 位置✔编码（时🇻🇺间+H+W） 约🤔🆎 90% 的高 ❄mask 比率🍛🧚♂️，L1 损失💎⛓，EMA tea🧞♀️🌞cher👓 防止🌛🇯🇪表征坍塌 训🗒🔵练数据 ⛑Vide🏜oMix2🕍2M =👂👂 2200 万🔧🎠视频 ≈ 10🦅0 万小时🕚互联网视🔆频 在 S⛎omething😎-Someth🖋ing v2♠🏠 取得 77.🧳🇨🇾3% to⚒p-1（运动📃理解），Epic🔦亚欧日韩国产在线-Kit🚠chens-10📻0 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🇧🇾🕣）☄🌞。
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