（来源：上观新闻）
具体架构要素：🔜🤡 编码器 E_🥋🇲🇶θ：ViT-L🇱🇧🧕/H/🔚g（300🔟🇨🇳M–1🏎💫B 参◽数），把视频切🕒成 2×16×🔆🇮🇨16 的 tub🦉ele🚬t 预测器 📘📻P_φ♏：一个轻量 V📹iT-S（约 2🥺2M）预⏭测被 mask🇬🇸 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 ma🏃🏚sk 比率，👳♀️🇰🇲L1 🇷🇴损失，EMA t💕eacher 🇸🇲📍防止表征坍塌 🇱🇻👂训练数据🐀 VideoM🗒🕐ix22M = ‼📡2200 📢万视频 ≈ 10🇹🇹0 万🗳💳小时互联🚋🇦🇶网视频 在🇨🇻 Somet🐲hing-Som🍤ething 💂♀️v2 取🇷🇴🌦得 77.3🏑🏩% t🌷op-1（运动理🇺🇳解），E🇧🇪🇸🇰pic-K🤸♂️🧨itche😝ns-10🇨🇽0 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）🇮🇷📘。
一个刚从 M📺eta ♿出走的研🤦♂️究者，和一个🍕🇬🇸正在收🎄割 AI 恐慌🧾红利的独角兽 🇦🇫CEO，在 🇧🇪🇰🇭X 上正👉🦢面对上了🥓🌐。
Kilo Cod🏐♟️e 则直接把💇🧨 MiniMax🇲🇽👩👧👧 设为默🍾📌认首选🤵🏔。火山引擎视频生成🛷🗞大模型Seeda🌬nce 2.0推🌺📴出后，面向企业公🐈🇫🇯测定价为28元/🖖百万Token🇸🇧🤞s（含视频输入）📳。
