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Memorizon训练超长上下文世界模型
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AI 综述
2026年10月1日，arXiv发布论文《Memorizon》，介绍一种训练超越上下文窗口的世界模型的方法。该方法将长跨度重访监督与完整序列注意力解耦，训练样本可覆盖任意长度，但仅对最后k个chunks进行评分。每个chunk依据相机共视关系检索自身的top-K latents，所有检索结果共享容量上限为kK。论文报告称，当跨度从100秒增加至400秒时，单步耗时增加12%。
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最新进展10月1日 02:26
论文提出解耦长跨度监督与序列注意力，支持超长跨度训练。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv · 多模态、视频与世界模型精选Memorizon：训练超越上下文窗口的世界模型
论文《Memorizon》提出一种超越上下文窗口训练世界模型的方法，将长跨度重访监督与完整序列注意力解耦。训练样本可覆盖任意长度，但只对最后 k 个 chunks 评分，各 chunk 按相机共视关系检索自身的 top-K latents，共享 bank 上限为 kK；跨度从 100 s 增至 400 s 时，单步耗时增加 12%。
本事件热度走势
当前热度 3·可比范围峰值 3（10月2日 18:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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