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Velox论文：用空间记忆提升视频世界模型效率
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AI 综述
Velox 论文提出一种无需训练的注意力路由方法，通过几何视锥块匹配为长视频扩散生成筛选历史 KV 缓存，在保留视觉连贯性的同时提升推理效率。 在 chunk 48 设置下，该方法注意力加速 4.36 倍、去噪加速 2.43 倍；在 158 例 WBench navigation 划分上，与稠密版本的 LingBot-Fast-Cam 平均分相差仅 0.15 个 API-free 点。
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最新进展10月15日 04:00
Velox：用空间记忆让视频世界模型更高效报道时间线
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10月15日
- HF Daily Papers精选Velox：用空间记忆让视频世界模型更高效
Velox 提出一种无需训练的注意力路由方法，通过几何视锥块匹配为长视频扩散生成筛选历史 KV 缓存，保留视觉连贯性。在 chunk 48 时，注意力加速 4.36 倍，去噪加速 2.43 倍；在 158 例 WBench navigation 划分上，与稠密 LingBot-Fast-Cam 的平均分差仅 0.15 个 API-free 点。
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