（来源：上观新闻）
说出来怕你🇧🇦😏不信➰🧤。AI圈注定不👩⚖️🛤会平静🆙🌖。Meta的Dr✋🇬🇾oidB😷ot、谷歌的O🐻💄pen X-Em👞🇮🇲bodiment💠 Da🍗taset等🇻🇨均在推动机器人📼数据的🇧🇿⚒开源共享，而🗂SLAM领域已😪⌨有ORB-SLA🇦🇬M3、Ki🤐🚌mera、VI🇮🇳NS-Mono🔵等成熟开源方案👩🔬🇨🇨。）"他真🌑👩🎓正理解什么是重要🕳的，什么对业务🍭🧩很重要，什🇹🇴么对他交谈的人😲🧓很重要🍂。
正如中国科学院🚎👨👨👧自动化❕👁研究所王亮所言，📻🧣机器人🌽必须对物理世界💝💳有基本的🌔👝预测能力，⚪💆包括理解物体的🥄🎂材质、重量〰🇻🇮、运动趋势等⛴。但世界，往往✊🎿就是这🇳🇱伊人久久大香线蕉综合网么“不⏺合理”🆕💇。xAI刚刚🅰做了200亿美元🤠的E轮，Ope🗝伊人久久大香线蕉综合网nAI以8🦕520亿美元🎍🧙♀️估值融了122🍦🌭0亿🇸🇽。
“降智”前的🕳⛰Opus能完整执👆行所有规则，覆盖🧂完整的场景📃分支和👨👦👦决策树🐄。具体架构🆕要素： 编码器🚍🦟 E_θ😠🗞：ViT👰👫-L/H/🇪🇸🥩g（300🌄M–1B 参🧭🌍数），🇲🇸🍏把视频切🇺🇿📎成 2×16×🐛🥄16 的 tub🈳😦elet🥖 预测🏝器 P_φ🦆♏：一个轻🇱🇨量 Vi🇵🇱🖇T-S（🧺🇬🇳约 22M）预测🧚♀️被 m🦄🤺ask 🎩🌒部分的潜👺👩👩👦空间表🇱🇦征 使用 3🧓D-RoP🙆♂️🕗E 位置⏳编码（时🐼💆♂️间+H+W） 🔺🍳约 90🛬% 的高🧗♀️ ma🏚⚗sk 比率，L1🕚 损失，E🖍MA t🦴eacher🇰🇬🎴 防止👡表征坍塌 训练🇪🇦🦄数据 Vi🎾🇩🇰deoMi🔶❄x22M =🌬 2200 万😣视频 ⚠≈ 100 🇧🇼🇬🇷万小时互联👀网视频 在 S🧸omethin🚒📗g-Someth📆🧜♀️ing🔛🏇 v2 取得 🇲🇸🇸🇯77.📠3% top-🧳1（运动♏理解），Epi🇪🇷🏋️♀️c-Ki☕tchens-📜100🇨🇼 动作预🇭🇰测 39.🚰🇸🇳7 R@5（SO📂🦝TA） 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）🥋。
