LOCI：空间线性记忆架构提升流式世界模型性能

Hugging Face 于 2026 年 10 月 1 日发布论文，提出 LOCI 混合空间记忆架构。该架构在部分 Transformer 块中保留键值缓存，其余块采用基于投影相机几何的循环线性注意力记忆，使视角同时参与记忆寻址与内容存储。在 MIND 基准与真实轨迹上，LOCI 比代表性世界模型及同配置全 softmax 模型更忠实地重现重访内容；保留完整历史时，同等长度下峰值内存降低约 30%。在有限记忆预算下，它还能以恒定内存流式处理长视频。目前该研究仅发布论文，尚未见代码或后续更新。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。