HLA-WM：免训练混合注意力，长视频世界模型记忆省12倍

HLA-WM 是免训练的混合线性注意力框架，缓解长时程视频世界模型的远程遗忘。它缓存 GDN 的分块转移摘要，用相机几何检索相关历史分块并重组为查询特定的循环状态。在 60 秒 SANA-WM-Bench 上 6 项指标全部提升，含 +0.74 dB PSNR、旋转误差降 28.5%；60 秒上下文下历史状态内存较全 KV cache 减少 12 倍，推理吞吐仅降最多 1.6%。