（来源：上观新闻）
Meta的V-⬆JEPA 2.1👩🔧📳（约18亿🇬🇬🕟参数）🗂，视频联合嵌📥🇨🇻入预测架构；🇬🇫 NVID🐃IA自家的➰Cosmos 🙎Predict🔠👟系列（约21亿🙇🖨参数）世界模🕤型； 通义🇦🇿万相的W👁an 2.2（🗣🇩🇬约50亿参数）🐢，是这三款中体量🐱最大的一个，主📍🇧🇳打大规模🇾🇹👩🔬文本-⛎↗视频生成👃⬆。
01 模👲型性能 先来👷看看模型在基准测💠🛋试中的得分情👩👧👦况🍝。还是老🌨规矩，先来放一下🌯🇧🇴跑分，不过也就🧛♀️🧪大概看一眼就🌵🌙行，反正大家🇸🇲都是赢🙍♂️🇹🇦学㊗🍌。真的很🇲🇸好玩🇲🇼😍。谷歌的😊🏧突破口，则来⏸自成本👮。没有原生多模态⚗🕎，V4仍🏃♀️然可以是强大的长🎢💝任务底座🔱，但还不🇹🇷是完整🤬的工作入口⚔▫。3、开箱即👚👩👩👧👦用的训练🛥🤪-评估👌链路 从训练一条🏨♉命令启🥥🐀动，到矩阵评📙估、遗忘分析出🛀结果，整套p☹😂ipe🌇line有配套的👏wra🕐pper和文🇮🇪档✊。
更让人玩味的🛏🆕是，公募基金刚披💀露的一季报🇸🇧里，中际旭🥂🕊创是所🇪🇹有主动😍🤘权益基金的第一🥮大重仓股⚠🚬。一个听起来很数学🥪的比例，落到眼睛🔹🧾里则是一件很朴素🦴的事—🤥—4:3 的🤼♀️图片、3:2 🥯🎎的照片、16:9🐥☂ 的视频，都能🎨以接近原生的比例🏔😃舒展开，👞得益于此，🥋诸多体验和🏛🎓刻板印🐳象都被🇧🇩打破🕌。
