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Velox 空间记忆路由让世界模型推理提速 4 倍

Hugging Face Papers 收录的论文 Velox 提出一种免训练注意力路由方法，利用相机视锥空间记忆筛选历史信息，在长视频生成中把注意力计算加速 4.36 倍、去噪加速 2.43 倍，同时基本不损失导航任务精度。

arXiv 2026 年 10 月 15 日收录的一篇新论文提出 ScreenRef 数据集与 D2RL 训练方法，训练出 GroundGUI-8B，在多个 GUI 定位基准上报告了 8B 量级中的竞争力成绩，为 GUI 智能体提供了一条开源数据加蒸馏强化学习的路线。

一种叫 RPO 的新方法，通过把注意力路由变成随机探索动作，在不改变扩散模型原有采样器的前提下完成强化学习对齐，文本生图和文本生视频任务上训练效率比 Flow-GRPO 类方法提升近 4 倍。

一篇 arXiv 新论文提出 RLPE，用强化学习训练模型去分析另一个任务模型的失败轨迹、然后写出一条可复用的提示词，9B 小模型在 3 个基准中的 2 个上写出比前沿模型和提示词优化器更好的提示。

针对流式视频理解中"事件变化被压缩掉、细节无法找回"的问题，研究者提出智能体框架 DeltaStreamer，把持续观察与查询驱动的主动回看结合起来，并在 OVO-Bench 与 StreamingBench 上报告了 66.07% 和 59.53% 的总体得分。

Hugging Face Papers 收录的论文提出 3DCodeVerse，让编码代理直接生成可执行、可编辑、可验证的 3D 代码，并配套 2M 规模的代码数据集与自动化评估框架，试图把 3D 内容创作变成一种可规模化的 coding 任务。

arXiv 2026年10月15日发布的一篇论文，提出用“子空间引导进化搜索+成对视觉识别”两阶段框架，在只拿到 LoRA 适配器、不知道它训练内容的情况下，反查它真正想生成的概念，用于内容审核与下游调查。

论文 Glance Forcing 提出一种轻量蒸馏框架，把双向扩散模型转成少步因果生成模型，仅用一条 Probability Flow ODE 轨迹就超过了论文中称为 fully-trained 的基线。它的关键是：不再用海量离线轨迹，而是把去噪过程拆成慢、快两个专家分别训练。

一项新研究提出，让 LLM 智能体在自动科研中定期“遗忘”会话状态和候选历史，仅从当前最佳解重新出发，能突破多智能体协作的收益瓶颈，在部分任务上比并行智能体提升最高 15%、比单智能体提升最高 39%。

Hugging Face Papers 收录的论文提出 Speculative Forcing，把自回归视频生成中“每个 token 都跑完最后去噪步”改成按需提前冻结，在保持画质的同时减少算力。公开摘要称，在 LongLive 上每 token 平均约 1.7 步去噪，速度提升超过 1.5 倍。