（来源：上观新闻）
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 tu🙆🤞belet👩🍳 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 3🌽🏑D-Ro✔🤜PE 位置编码（🚍时间+H+🔎🕦W） 约🇹🇻🇦🇹 90%🇪🇦 的高 m💝ask 比率，🐏🍘L1 损🇫🇷失，EM🙇A tea💖🤷♀️cher 防止表😕征坍塌 😙💩训练数🛣据 VideoM👨👩👧🚿ix22M 🌚🍥= 220🎱🎨0 万视频 💷🌩≈ 10👓0 万小时互☔联网视频😊 在 Somet🔌🌫hing-So🎃🥼methin⚗👟g v2 🎱取得 77.🍗✍3% top🇳🇫🧞♀️-1（运动理⛄🚺解），🇸🇸🥔Epi🦈🇯🇵c-Kitc👏⛱hens-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）🇴🇲👛。
18日，雷军👩🎨🦁发长文总结直播，🏧他于文中表示🍝“这是今⛸🇺🇦年第9🧕场直播了💾🥤。往好了㊙🔣想👩🌾。就是那么朴🖨🇲🇼实，但🥦大部分人🇮🇩做不到🇬🇦。而这种进化表现☣为一种软硬件解⚠🎰耦后的重新🌨对齐：硬件端正在🇫🇯通过模块化👩👦🦌设计降低成🇵🇭本，软件♐端则通过大规*️⃣模强化学习🛴提升泛化能力🧵🇸🇨。如需转载请联系微👠信公众号（ID🙎:ih📿eima）授权，🎧未经授权，🇧🇴🎚转载必究🛀🚇。
架构层：🇹🇷🇿🇼V-JEPA🐅🕣2 是 Met✂a 的外部依赖，🌵➿后续 🚏🕢licens📘e 或路线漂🎀👩🔧移有传导风险🇸🇪👨❤️💋👨；ViT🚡-L（300M🈂）仍偏大🧠，对纯 🇲🇫🇻🇪IoT 摄像头〽🥄只能选 Flas🈶🐇h-Lite🦵🦊 且依赖 CP🎪🇸🇨U/GPU 混🎀🥁合，无法完全跑在🕘低功耗 👨🎨™一区二区观看NPU ⛩上➗📱。
