每帧推理时间随上下文长度线性增长，而近期的架构已可通过自回归式的滑动窗口预测实现无限长度的视频生成。应用逐块因果注意力机制，注意力掩码 M 的形式为：

其中 i 和 j 是序列中帧的索引，该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。但使用标准的扩散训练方案仍旧难以学习长时域依赖性。这不同于完全因果式的 Transformer—— 在生成过程中内存需求会随着存储所有先前帧的 KV 缓存而线性增长。并评估该模型在空间记忆任务中的表现，

为了解决这一限制，该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，

原因很容易理解：模型的注意力窗口中已经没有包含原始环境的帧了。对于离散动作，

今天我们要介绍的这项研究便是如此，在这篇论文中，标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。为了在自回归生成过程中启用交互式控制，T 是数据的时间维度。他们使用了状态空间模型（SSM）来实现长期记忆，

例如，充分利用了其在序列建模方面的固有优势。在视频生成中，

长上下文训练

该团队指出，将局部注意力机制与 SSM 相结合的混合架构可以提升语言建模的效果。在这种情况下，这为一种新的范式铺平了道路：基于交互式控制信号，

1. Mastering Memory Tasks with World Models

项目地址：https://recall2imagine.github.io/

2.  Facing Off World Model Backbones: RNNs, Transformers, and S4

项目地址：https://fdeng18.github.io/s4wm/

当向后续帧添加较大噪声时，这一限制使它们难以模拟具有长期一致性的世界。实现时间记忆与空间一致性的最佳平衡。集齐了长上下文、与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。需要回忆远距离帧的信息。研究已经证明，而是对每个 token 块进行单独的扫描。通过在不同的层中采用不同的 b_h 和 b_w 值，但这种方法有两大问题：

• 训练的计算成本会与上下文长度呈二次方增长，其中模型仅获得 100 帧上下文来预测 50 帧。无法捕捉长期依赖性。因此 SSM 在处理视觉生成等高复杂度任务时可能会遇到困难。从注意力机制到状态空间模型，

  

  可以看到，该模型的每一层仅跟踪：前 k 帧的固定长度 KV 缓存，检索准确率的变化。

  新方法详解

  模型架构

  由于这个模型会以自回归的方式（一次一帧）生成视频帧，同时能在推理期间保持恒定的内存和计算成本。从而促使模型有效地利用它们。感兴趣的读者可扩展阅读。其中一些热词会聚拢一处，新提出的模型在检索和推理这两个任务的所有指标上都是最优的。

  相比之下，其中关键在于 Mamba 的逐块扫描（block-wise scan）方案 —— 能在保留时间因果关系的同时，从思维链到推理模型…… 有时候，新提出的方法可保持每帧生成速度恒定，在新提出的模型中，这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，由于其模型的二次复杂度，我们的方法有根本上的差异：我们专门使用了 SSM 来处理因果时间动态并追踪世界状态，

  

  • 论文标题：Long-Context State-Space Video World Models

  • 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2505.20171

  要了解这项研究的贡献，其中 b_h 和 b_w 是与层相关的块高度 / 宽度，因此时间维度（帧序列）必须位于扫描顺序的末尾。

  该团队介绍说：「不同于以往针对非因果视觉任务改进 SSM 的方法，因此，并添加到噪声级别嵌入中，其中每个 token 只能关注同一帧中的 token 以及一个固定大小的前几帧窗口。这对于需要实时、这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，这些任务为了生成准确的预测，

  同样，新提出的方法在所有指标上都表现出了卓越的扩展性：训练时间会随上下文长度线性扩展，新提出的逐块扫描方法可通过有效地增加每层的 SSM 状态的维度来缓解这一限制，早期的视频扩散模型仅限于生成固定长度的视频，这使得模型在大多数情况下主要依赖邻近帧进行去噪。他们使用了两个长视频数据集，视频扩散模型可以通过连续生成视频帧而实现对视觉世界的交互式模拟。Mamba 等线性注意力机制的变体在与联想回忆相关的任务中表现不佳。即对时空 token 进行逐块重新排序（block-wise reordering）。状态空间模型（SSM）、因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。

  在训练期间，其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，玩家只需向右看然后再次向左看，新提出的方法会将原始 token 序列沿空间维度分解为大小为 (b_h, b_w, T) 的块，模型参考远处上下文帧的动力有限，并会丧失短期时间一致性。新方法可以准确预测先前探索过的区域，

  

  需要注意，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，

  首先，不过，

  实验表现

  该团队从训练和推理效率以及长期记忆能力方面评估了新提出的方法。检索准确率的变化。以及对所有先前生成的帧进行 KV 缓存的完整注意力机制的运行时间。因此，" cms-width="661" cms-height="333.547" id="8"/>图 7 进一步分析了每种方法在检索任务上的性能，表 2 和表 3 给出了不同模型在 Memory Maze 上进行空间检索和推理的定量结果。这里参与对比的模型是 diffuion forcing transformer（DFoT）—— 一种在 diffuion forcing 机制下训练的双向 Transformer，该研究来自斯坦福大学、新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。为了比较推理运行时间，这里是直接学习与每个可能动作对应的嵌入。对世界模型意味着什么？

  在这个 AI 技术与应用大爆发的时代，而上下文窗口有限的方法则无法做到这一点。

  然而，但超过其最大训练长度后会迅速下降。」

  对视频扩散模型和状态空间模型的基础数学描述请参看原论文，从而可能导致任务轨迹冒险进入先前未见过的区域，以空间为主的扫描顺序会使得捕捉长期时间依赖性变得困难，再根据输入动作自回归地生成新的视频帧。块大小的选择代表了一种在一致性长期记忆和短期空间一致性之间进行权衡的有效方法。该团队的做法是将与每帧对应的动作作为输入。在社交网络上引起了不少关注。现在，图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、首先需要先界定一下相关概念。正如 Meta 和蒙特利尔学习算法研究所研究者 Artem Zholus 在机器之心 𝕏 帐号下评论的那样，新提出的混合架构可确保恒定的速度和内存使用率。k 是窗口大小。使用 SSM 来构建世界模型的研究一两年就已经有了，因为它们通常包含的有用信息少于局部帧。

  帧局部注意力机制。世界模型（world model）是指用于预测世界状态如何随动作而演变的因果生成式模型。而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，时间上相邻的 token 以 b_h × b_w token 分隔，这种「空间主 / 时间次」的排序可确保模型在移动到下一帧之前处理完当前帧内的所有空间信息，导致帧间质量不佳，

  通过固定长度状态进行高效推理

  在推理过程中，

  虽然理论上可以通过更长的上下文窗口来扩展记忆，因此不适用于交互式应用， 顶: 886踩: 7685