（来源：上观新闻）
当然，字节的A🇧🇸🍅I商业化，目前依🍬📴然依赖豆🥬9️⃣包等消费级🇰🇬产品的广💁♂️告变现👨🎓和云服😽务收入，t🏸👸o B的深度☦🚠渗透还在早期😒。在东南亚，T👹👨🚀ikTok S🇨🇦hop已成为♋🌚仅次于Sho🍖📪pee的行业第二🇨🇫，并以高增速🚗🙊向Shopee👨🌾靠近💷。我一直在用物理的💖💦视角去抽🏵🇦🇽象所有商业的🇮🇶🧺东西4️⃣💮。
具体架构🎲🔘要素：🎒 编码器👮🛎 E_θ：Vi🥉T-L/H/😿g（300M–1🌚🕧B 参数），把🤺🍰视频切✂🚶成 2×16🌓👨🦲×16 的 👺tube🚸let 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 🇵🇷👳♀️51精产国品一二三产区使用 3D-R🧵🎾oPE 🥫位置编码（🔳⏰时间+H+W）🍀 约 90%🛐 的高 m💝🍅ask 比率，L🤖⏫1 损失，E🇳🇴🐂MA te🇰🇮acher⚙ 防止表征坍塌👨👩👧👧➖ 训练🌮❌数据 Vide🛠oMix22M 👂🛏= 2200🦹♀️ 万视频 🤾♂️≈ 100 万小🥌🍊时互联网视频 🇰🇳🥧在 So🇳🇴🇹🇿mething-🕺Some🦟🇳🇿thing v🇹🇴⚫2 取得🌓🌐 77.3% 👘🇺🇿top-1（🇧🇸🛡运动理解），Ep🕟ic-Kitch🍀ens-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）🈴。
但那个时☎候，公司的🇬🇹☄运作方🐙式更像🐫一个研究实🚚验室，而不🕰是一个商业机构🍗。当然，字节的A👶🔈I商业化，目前🇸🇻依然依赖豆❇👨🏫包等消费级产品的🇯🇪😊广告变现🔎和云服务收入，t🇧🇼o B的深度渗透🤼♂️还在早期☯。没有 🎨👞V-JEPA 风🔆🇧🇳格的领域❗🇲🇪 SS📮L，小👯♂️模型根本学不👩⚖️🇧🇼会这个任务⚡。如果同一个🦐🎾任务在9️⃣🇧🇼调高配置后恢复👩👩👧👧🐓正常，那问题🐋💲大概率不🇺🇦在模型本身，而在🇺🇲😪默认配😘♣置🚹。
