（来源：上观新闻）
俞浩方法论：N✔+1 逻辑、四象🧠限、比最好的💕还贵 📺🇬🇶10% 晚点👛👸：一个😱接触过你4️⃣📵的企业家说，🔖👩🌾你这种搞法，足🎵够幸运👩👦☝的话可能☸🈳会变成第🍔🏥二个小米；🥎🤹♂️如果失败，大不了📤再回去做扫地🙆机器人👩👩👧👧👋。有消息😥称DeepS🍈💷eek 🐐V4将不再📮🇦🇪优先适配英伟🎇💮达，而是❣😥深度适🦆配华为等国产芯🌽📧片☢🏜。
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×🌿⬇16×16 🈷的 tubel⚙1️⃣et 🎰🇲🇺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 9🏌️♀️0% 🇹🇷🥞的高 mas☀🔼k 比率，❄L1 损失，EM🇦🇽🚕A tea🔖che💓r 防止表征🏊👩👩👧坍塌 训🇲🇩🤟练数据🇩🇴📘 Vi👋deoM⛸🌁ix22M = 🙄2200 🇭🇺万视频 ≈ 1🇦🇿00 万🖖小时互联网视🔕频 在 Som🛳🕔ething🇦🇨-Some🤷♀️thing v👔2 取得 77.🇲🇷3% t🍯🔹op-1（运动理😃🎒解），Epic🕚🤠-Kitch🇮🇷ens-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）🤬。
