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腾讯混元、清华、南洋理工联手,「以小博大」破解空间智能算力与记忆断裂难题 | ECCV 2026

    作者丨张   璐

    编辑丨幸丽娟

*                                                                                                       *

*01

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 为什么不能全用 TTT?

3:1 混合架构的取舍

▎纯 TTT 会伤语义对齐,所以保留 25% 全注意力层

▎大块更新提升效率,滑动窗口补回局部连续性

*02

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让快权重真正“看懂”三维空间:

3D 卷积与稳定更新

▎用 3D 卷积给视觉特征加入局部几何信息

▎用 Muon 优化器让在线更新更稳定

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训练数据怎么选?

从稀疏问答到密集场景描述

▎传统空间问答数据的问题:监督信号太弱

▎用密集场景描述提供更强的训练信号

▎两阶段训练:先打基础,再做任务精炼

*04

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实验结果:2B 模型在空间基准

和长视频上的表现

▎ VSI-Bench 与 MindCube 上的表现

▎120 分钟长视频测试:能否扛住显存压力

▎显存和计算量:从二次方到线性

*05

*

结束语:

流式空间记忆的意义和待解问题

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