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Velox提出空间记忆优化视频世界模型效率
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AI 综述
2026年10月15日，Hugging Face Daily Papers报道了Velox，一种免训练的注意力路由方法，用于提升视频世界模型效率。该方法利用流式几何中的视锥体切片对应关系进行区域级上下文选择，将历史块表示为带深度区间的相机视锥体切片。报道称，在chunk 48时，Velox将注意力加速4.36倍、去噪加速2.43倍，并在完整158例WBench导航测试集上保持与dense LingBot-Fast-Cam相差0.15 API-free平均分以内的表现。目前进展为该方法在效率与性能上的初步验证结果。
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最新进展10月15日 08:00
Velox以视锥体切片路由注意力，chunk 48时注意力加速4.36倍、去噪2.43倍。报道时间线
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10月15日
- Hugging Face Daily PapersVelox：用空间记忆让世界模型更高效
Velox 是一种免训练的注意力路由方法，利用流式几何中的视锥体切片对应关系做区域级上下文选择，将历史块表示为带深度区间的相机视锥体切片。在 chunk 48 时，Velox 将注意力加速 4.36 倍、去噪加速 2.43 倍，并在完整 158 例 WBench 导航测试集上保持与 dense LingBot-Fast-Cam 相差 0.15 API-free 平均分以内的表现。
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