（来源：上观新闻）
V4要证明的👞是，在百万上下文🈹、Ag🇧🇱ent、国产算👄🇸🇳力和商业化同🧐时到来的阶段，🏭👨这套低🇵🇱成本路线还能不能🗻🚗继续成🦓🦀立🚋。人形机器🎍⬇人是一个高动态🚅🚲系统，走路、转🛳身、上下坡🇹🇫🇪🇭、受扰🍲动、落👩⚕️脚时，都需要实时💩知道自己的姿🕑💺态、速度和🍣受力变化，🚵才能维持平🏳🧭衡、控制🛩发力，并完🌉🇧🇯成更稳定的动🖲🚊作执行😮。
01 模💪🔝型性能 先🍸🇧🇳来看看模型在🦔基准测📫试中的🇻🇨🇷🇺得分情况🚯🛀。开发者可以直接🥬👨🍳加载NV🧑IDIA Co💊smos P👨🚒👨👨👦redict2那🇱🇰个2B参数的💇♂️DiT原🚞🐍始预训练权重，⛰🧖♀️泛seo在lat👏ent spac🇸🇿e里通过视频扩散🚴模型预🍒🌊测机器人动作🏙☕。
这套方案的核☯♒心突破在于： 1🔔泛seo、信息瓶颈🇨🇴🇵🇦编码与VL🇳🇫A主体冻结👩⚖️ 为了解决算力开🇬🇭🇱🇻销和遗🛣忘问题，方案🌿🏌引入了🔩信息瓶颈编🚣码器与两🥄🤯阶段训练🙉策略🛥🇸🇴。有分析指出🐉，全球AI产🐰🇳🇺业正进入模型应🐲🚰用与算力🇱🇾📯投资相互🚴促进的正向循环🚊🏨。
