（来源：上观新闻）
核心零部件🔅上，我们现在虽然🚼做得足够好，但🛹🇬🇳未来还有继续提升☯🇨🇾的空间🧀，比如🤼♀️把一些新材🐙🦐料引入进来，让🐳它能够更轻量🚿化，更轻柔、更亲🌱和地跟人深度🙆🔧交互😼☁。字节跳动😘🐎对该报道未予置🧙♀️🇺🇲评📪💻。Rao 肩负📻着确保这一计算正🎏确的大部分责任🧹。中国电子学会🇦🇬 供图🧡 颁奖仪式在本👢😪次活动上🦑🇧🇦举行，🇮🇶🤨3位一等奖获得👨👦🙍者随后分别以🎙《科技🥯🐧赋能文化传承体验🏇🤠浸润素养成长》🥭👪《以智提质，以🐥🇨🇭德育心——A🚠🗒I赋能🇯🇲思政课堂创新实🥨践》《🚋AI守护文化🇴🇲😣宝藏》为题，分享🐭各自的教学🌅实践经验🏀。比如我✳们开源的A🎊📕GIBOT W🚠ORLD🕝数据集，吸引↖更多的🚗三方开发者、🛳🕌产业参与者共建🍻🏭，形成🔽一个网络🇬🇪生态🔇👩🚀。
我们想做的，♿是建立一个理论框👨🔬🧒架，让成功可🇳🇬👯♂️复制🕰😟。但至少在🥡🌬当下，当大🧗♂️模型竞争从“🤾♂️同等参数🏛🤡谁的分更高🛅🇯🇴”开始🌞向“同等 To🛶🐽ken 🇨🇱🇰🇳谁能产出更🗄🚞多价值”🦝🥭迁移时，Mini🥢Max🇴🇲🛢 已经走出了一🇵🇲条看得🇩🇯见、摸得着👨👧👦🥍的路：不只是最聪🧡⬇明的模型，🈁而是最适合让 🇦🇲Agent📸 跑起🚈来的模型🛶，然后用产品🆓💗把这个能力送到🇹🇴用户手里🐱🍔。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💗 2×16×1🇬🇹6 的 tub🇹🇩🎱elet 预测👱🚭器 P_🇰🇬φ：一个轻量 🇸🇯ViT-S（🖐🧨约 22M↩）预测被 mas🗳🎯k 部分的潜空间👳表征 使用 😴🎗3D-R✔oPE 位置🐃🥠编码（时❇🇰🇪间+H+🎖W） 约 90🤮👨🎨% 的高 m🥙ask 比🗼🕸率，L🕝1 损失，EMA🤾♂️ teache🍨🌗r 防止表👘征坍塌 训练数据💧 VideoM👩🎓ix22🥼👩✈️M = 22🤲00 万视频💀 ≈ 🇰🇿100⏏ 万小时互联网视💨🎀频 在 Some🇲🇻thing🆑-Somet🌾♍hing v2 🐤取得 77.3🎅🇧🇿% t⛄op-1（运动理🚵解），Epic-🎧🦄Kitchen⚫s-100👋 动作预🦏🐡测 39.7🗑😒 R@5（🖖🦐SOT👂💦A） 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）🍒🕎。
