（来源：上观新闻）
“我都给🤝✏气笑了🙂☘。这是一整套🌌系统工程，🕷✊赛道足够大😬🏌️♀️，足够难，足够🐬需要钱⏭🚶。BADA🥌S-2.🐔🇵🇬0 的具体集🦴成方式🌱👯♂️： 骨干迁💿移：取 V-🤽♀️🇮🇶JEP👆A2 的😇 ViT🚗-L 编码器（3◾00M），端到端🥂🇶🇦微调到♿🥥 Nexar 🎫🎏dashc🌱am 数据🏸。然而，🚞节奏开始变慢，📲🦴外部预期👨👧👦🧕却没有下降🐐🥕。总结就是，🕵️♀️一个普通⌨的基于😅🍝联网和地🇨🇨🈳图的行车记录仪（🐤🥦DVR或⏰🌂着Dash Ca🎧mera）+🔤😑 普通的CPU🚳🥳或着辅助🧦🥝驾驶的AI推理芯🧫片，外加算力😱训练集♦🔚群🈂。
具体架构要素： ℹ🏗编码器 E_➖🦋θ：Vi⛵T-L/H/🌜🐔g（300M–1🛅📆B 参数），🏰把视频🇧🇸🐔切成 2📙×16×1🇬🇧6 的 tube🦛let✅ 预测🇳🇮🥅器 P_φ：👎一个轻量 Vi🤷♂️😑T-S（约🤯🖌 22M）预测❗🇧🇸被 ma☠🔬sk 部分✡🔰的潜空🇽🇰间表征 👩👦👦💷使用 3D-🕑🐱RoPE 位置🇾🇹编码（时❄🎍间+H📱+W） 约 🕞🐊90% 的🏺高 m🍰ask 比率🇧🇱，L1 🍑损失，EMA 🎙teach🍿🔶er 防止表征坍🛄🧦塌 训练数据 V🍘🛄ideoMix2🛂🍊2M 🚐🇻🇪= 220〰👨👨👦👦0 万视频 ≈🐃👩🎨 100 万小🔚🎂时互联网视频 🥽🇱🇻在 S🏬🤲omet🛐hin🍅g-Som😎ething🇱🇻🤱 v2 ♏取得 77.3👩👧% top🎿🏌️♀️-1（运动理❔解），E😔🍗pic📷-Kit☹chens-🌩100 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）⛄🏥。
此次LingBo⏪🏴t-Map的🐄🕴开源，补🧟♂️齐了实时空间🇰🇵理解与在🌻♾️线三维建图🤴⏰的关键拼‼图，与上述模型形🛶成了从深度感⛸⬜知到场景重🔈建、从世界🇬🇲👸模拟到决策执行🦇的完整技术链🇸🇽路👩🦰😠。这一设🌾计借鉴了经典🗜SLAM系😼统对空间信💦🤴息分层管理的思🤺🚣♀️路，但将传统方法🔃中依赖🥑手工设计和复杂🥩🏄♀️优化的部分交由模🇬🇧型统一学习完🖼成💗↗。
