（来源：上观新闻）
重庆可🇮🇳立足软件信息产🕜业积淀，用好🌮相关自由职业服🥵务平台，精☘🔚准匹配供需，让小🕣🇬🇩而专的OPC持续👶获客🇹🇬😒。就像计算器出现🤯💙之后，心算能力不🇵🇳🔣再是职🧵🥄场核心竞争力；A🥧🐺I出现之后，🙌很多"智力🇦🇽🦇密集型"工作➿的门槛被大🔠📆幅降低😁。你只有跨🥀过那个障碍，果😴💬断定到比原来的🇹🇱最好产品还贵☄ 10➕🖖%🔳🚡。Mini🗯Max 还基于 🔚🖼OpenC💖law 中的常用😉🌿任务构建🎒了 M🥦MCl🔯🧀aw 评💾测集，M2.7 😷在其中正确率达🐓⚛到 62.7%🐥⚜。
而谷歌则一🕔直致力于将其TP🥍U定位为英伟达G🇨🇩🇳🇷PU的🤭🌯替代方案💏。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 2×1🇲🇰📪6×16 的👒🕉 tubelet🆓 预测器 P_🇩🇯💸φ：一个🍑📞轻量 ViT-🚔97碰碰碰视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，EMA👀💥 tea👮cher⛱📔 防止表Ⓜ征坍塌 🔁训练数据🏄 VideoMi🕵🕠x22M 🥃= 2200 🐰🥵万视频 ≈ 10🔰🇦🇼0 万小时互联👱♀️🇳🇦网视频 在 😬🇦🇬Somet📭hing-⛴Som🤸♂️🚓ethin🏥g v2 取得 🤓77.3🐈% top-1🇪🇭🥜（运动理解），👨👧👦Epic-Ki🦇tchens🛢🕣-100🌯🌩 动作预测 😪39.7 R@🇹🇿👚5（SOT📌A） 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）🎹🇾🇪。
