Компьютерная наука > Компютерное видение и распознавание моделей [представлено 17 сентября 2026 года] Название: " Укрепление чувствительности: преодоление разрыва в длительно-горизонтическом режиме в Autorresive Video Generation View Briefeen PDF Резюме: Automoregressivity (AR) построение видеопоглощается за долгие горизонты из-за недосмотра в отношении обесценения состава, мы называем несоответствие KV выселяемости: тренировочный поезд на коротких клипах, где все контекстные рамки находятся в KV cache, но при этом следует сделать вывод, что ограничения памяти заставляют удаленность от кэша KV - удаление контекста модели было обусловлено. Вместо того, чтобы имитировать выселение посредством сокращения контекста - которое отбрасывает временную информацию, в которой по-прежнему нуждается модель, и ухудшает согласованность движения, - мы сохраняем контекст, но при этом постепенно уменьшая влияние отдаленных рамок, что делает их возможное выселение незначительным. Для того чтобы направлять этот дизайн, мы введем позиционную реакцию $R(\Delta, / t_ {text {denoise}]$, мерил чувствительности на основе возмущения, показывающий, что контекст оказывает сильное воздействие с временным расстоянием и систематически варьируется по всем денонсирующим шагам. Исходя из результатов этого анализа, мы предлагаем использовать метод " Resent Forction &qt; ( < Форсирование респираторной активности > &got;), который предусматривает применение непозитивного отклонения в зависимости…
Укрепление активности: преодоление разрыва в длительно-горизонтном диапазоне при авторегрессивном поколении видео
arXiv: 2609.19729v1 Annualce Type: New Humber: Autoregresive (AR) Generation разлагается на длинные горизонты из-за неучтенного несоответствия между поломками в поезде и обесценением мы называем несоответствие KV выселению: модель поезда на коротких клипах, где все контекстные рамки находятся в КВ-каше, но при выводе ограничения памяти заставляют удаленные части выселять из KV-кэш - удаление контекста модели было обусловлено. Вместо того, чтобы имитировать выселение посредством сокращения контекста - которое отбрасывает временную информацию, в которой по-прежнему нуждается модель, и ухудшает согласованность движения, - мы сохраняем контекст, но при этом постепенно уменьшая влияние отдаленных рамок, что делает их возможное выселение незначительным. Для того чтобы направлять этот дизайн, мы введем позиционную реакцию $R(\Delta, / t_ {text {denoise}]$, мерил чувствительности на основе возмущения, показывающий, что контекст оказывает сильное воздействие с временным расстоянием и систематически варьируется по всем денонсирующим шагам. Исходя из этого анализа, мы предлагаем "Поощрять неприкосновенность", wh