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Memorizon：让世界模型在上下文窗口之外训练
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AI 综述
2026年10月2日，arXiv cs.CV 出现一篇论文，提出 Memorizon，目标是让流式世界模型突破上下文窗口限制进行训练。其做法是：训练时样本只对最后 k 个 chunk 打分，每个 chunk 按相机共视性检索 top-K latents，组成容量上限为 kK 的共享 bank。论文称，相比滑动窗口基线，该检索方式在所有 split 上都提升了重访一致性，跨度覆盖首次访问后再提升 24%–30%。论文还给出对照：若用另一 episode 填充 bank，重访相关性下降 83%。目前公开信息止于该论文本身，尚无后续进展。
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10月2日
- arXiv cs.CVMemorizon：在上下文窗口之外训练世界模型
Memorizon 让流式世界模型突破上下文窗口限制进行训练：样本只对最后 k 个 chunk 打分，每个 chunk 按相机共视性检索 top-K latents，组成上限为 kK 的共享 bank。相比滑动窗口基线，该检索在所有 split 上提升重访一致性，跨度覆盖首次访问后再提升 24%–30%。用另一 episode 填充 bank 会使重访相关性下降 83%。
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