（来源：上观新闻）
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具体架构要素🚔👨👧👦： 编码器🇬🇪 E_θ：Vi🎿T-L/H/g（🤹♂️300M–🌧⏸1B 参数），把🇪🇭视频切成 2🇯🇴×16×16😿 的 t💰ubel😬🧖♂️et 预➕测器 🔧🇺🇸P_φ：📵🆓一个轻量 ViT🇬🇪-S（约👳♀️💂♀️ 22M）🆖🇨🇬预测被 ma🇮🇹sk 部分的💡潜空间表🍬征 使用 📖3D-RoP🏗👨⚖️E 位👵置编码（👩❤️💋👩时间+H+🍪☮W） 约 🐑🐎90% 的🕎🇭🇲高 mas🔖🇳🇵k 比率，L1🍏🐿 损失，E🇪🇬MA tea🇵🇳che📝🇸🇯r 防止表征坍🇬🇳🇸🇭塌 训练数据📯 Vi📉🇷🇪deoMi🎰🚥x22🐓🇳🇦M = 2🈂⛺200 万视🇸🇬频 ≈💆♂️⚔ 100 万小🦁👨🦱时互联网视🤦♂️频 在 Some☮thing🇭🇺-Some🙁🏐thing v🏓🌼2 取得 77🇳🇮.3% 🔺top-1🇦🇽🇬🇭（运动理解），👨❤️👨Epic-Kit🤵chens-🤱🎱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🏌波多野结衣爽到喷水）🇱🇸。
