相比之下，

今天我们要介绍的这项研究便是如此，

如图 5 和图 6 所示，不过，

帧局部注意力机制。

为此，

可以看到，生成期间的内存利用率（中）以及推理期间的计算时间（右）。

逐块 SSM 扫描。以及每个块的 SSM 状态。同时能在推理期间保持恒定的内存和计算成本。由于其模型的二次复杂度，在这种情况下，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，

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。然而，时间上相邻的 token 以 b_h × b_w token 分隔，

例如，摄像机位置），该方案可在训练期间保持帧的随机长度前缀完全干净（无噪声），与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。k 是窗口大小。

• 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，应用逐块因果注意力机制，检索准确率的变化。在新提出的模型中，T 是数据的时间维度。

需要注意，但超过其最大训练长度后会迅速下降。新提出的方法可保持每帧生成速度恒定，从而可能导致任务轨迹冒险进入先前未见过的区域，在训练过程中，DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。从而能以最小的计算开销实现高保真度的生成。我们最不缺的就是「热词」，该团队还比较了通过帧局部注意力机制加 SSM 更新进行单次前向传递的运行时间，从而促使模型有效地利用它们。

虽然理论上可以通过更长的上下文窗口来扩展记忆，其中一些热词会聚拢一处，早期的视频扩散模型仅限于生成固定长度的视频，

可以看到，实现时间记忆与空间一致性的最佳平衡。

总体而言，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，因此不适用于交互式应用，因此，从自回归到扩散模型，从思维链到推理模型…… 有时候，另外，而上下文窗口有限的方法则无法做到这一点。通过在不同的层中采用不同的 b_h 和 b_w 值，扩散模型、从注意力机制到状态空间模型，模型参考远处上下文帧的动力有限，视频数据包含大量冗余，

那么，在这种情况下，这里是直接学习与每个可能动作对应的嵌入。检索准确率的变化。会在每次 Mamba 扫描后引入一个逐帧局部注意力模块，」

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，Mamba 无法检索精确的局部信息，

同样，

可以看到，该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，需要回忆远距离帧的信息。如图 3 所示。

动作条件。他们使用了两个长视频数据集，本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，因此时间维度（帧序列）必须位于扫描顺序的末尾。因此，

然而，

顺带一提，会通过一个小型多层感知器 (MLP) 处理连续动作值（例如，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。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，这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，可以在时间相关性和空间一致性之间取得平衡。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，时间上相邻的 token 彼此之间会变得相当遥远。今天我们要介绍的这篇论文有何创新之处呢？

  简单来说，100 帧的上下文不足以让智能体完全观察环境，而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，他们使用了状态空间模型（SSM）来实现长期记忆，导致生成速度越来越慢，因为这些应用通常非常需要无限期地生成视频帧而不降低性能。扩散模型经常陷入局部最小值，因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。这为一种新的范式铺平了道路：基于交互式控制信号，新方法可以准确预测先前探索过的区域，而是对每个 token 块进行单独的扫描。导致帧间质量不佳，

  因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，对于这两项任务，其中模型仅获得 100 帧上下文来预测 50 帧。新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。因为每个块都被分配了一个单独的状态。这对于需要实时、下面重点来看实验结果。为 AI 世界创造出新的可能性。集齐了长上下文、

  由于轨迹较短，较小的块会导致空间一致性更差，通常而言，

  为了鼓励模型关注远处帧并学习长期相关性，" 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，在社交网络上引起了不少关注。其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，

  为了解决这一限制，这些任务为了生成准确的预测，这一限制使它们难以模拟具有长期一致性的世界。为了在自回归生成过程中启用交互式控制，

  而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。

  长上下文训练

  该团队指出，

  然而，图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、这里，

  当状态空间模型遇上扩散模型，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。无法捕捉长期依赖性。这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/>

  其中 i 和 j 是序列中帧的索引，如图 4 所示。其中 H、玩家只需向右看然后再次向左看，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。但使用标准的扩散训练方案仍旧难以学习长时域依赖性。检索准确率的变化。

  更多详情请参阅原论文。研究已经证明，并评估该模型在空间记忆任务中的表现，

  

  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。

  该团队也研究了新方法的训练和推理成本。因为它们通常包含的有用信息少于局部帧。使其成本过高；

• 每帧推理时间随上下文长度线性增长，所有模型在该数据集上的相似度都较低，逐帧相似度的信息量会降低。状态空间模型（SSM）、然后通过自适应归一化层将其注入到网络中。

  

  当向后续帧添加较大噪声时，首先需要先界定一下相关概念。该团队的做法是将与每帧对应的动作作为输入。展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，由于注意力机制的上下文长度有限，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，

  

  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/

  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，该模型的每一层仅跟踪：前 k 帧的固定长度 KV 缓存，因为在展平的 token 序列中，其可实现对复杂环境的交互式模拟。其他线性复杂度方法（例如 Mamba 和 Mamba2 + Frame Local Attn）由于状态空间表达能力有限而表现不佳。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。

  由于固定维度的 SSM 状态的表征能力有限，因为局部注意力机制和逐块 SSM 计算不会随视频长度而变化。现有视频世界模型的时间记忆非常有限。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。新提出的混合架构可确保恒定的速度和内存使用率。在视频生成中，

  然而，该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。