ReWorld：具备长时记忆的交互式世界模型
评分
78提出控制/记忆解耦的混合头注意力与位姿索引地标库，结构创新明显，填补实时长时世界模型空白。
实验覆盖三种能力轴、六款基线，并包含 64 秒长回环消融验证，证据链条完整。
四步采样与固定预算缓存让实时交互和长时记忆具备工程落地参考，减少部署显存压力。
预印本针对当前交互世界模型的实时长时记忆痛点，方法路线和实验设置都很新。
来自 arXiv AI 预印本，方法细节丰富，但尚未经过正式同行评审。
基础分 86.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 78
精选线 70已入选精选
精选理由
架构设计完整且实验协议覆盖动作跟随、长时回忆与视频质量三轴，在六款基线上均取得最优结果。
AI 点评
「这篇把控制与记忆的矛盾摆到台面上，并用工程技巧给出了可运行解。对做交互视频生成或具身智能的人来说，位姿索引地标库和四步采样组合尤其值得参考；但预印本的评测协议仍需用更多开放场景复验。」
速览
ReWorld 提出一种面向实时交互的世界模型，通过混合感知头注意力窗口将控制与记忆解耦，并用随机头路由与随机块丢弃让稀疏历史保持分布内。推理时以固定预算 KV 缓存配合位姿索引地标库，在 64 秒长回环中仍能还原起始视角。数据引擎统一八类来源的动作尺度，LoRA 蒸馏压缩采样至 4 步，支持 704x1280 视频流式生成，在六款最新模型中控制保真度与生成质量最佳。
- 控制与记忆解耦：多数注意力头限定近期，少数全局头覆盖全历史，随机头路由避免能力绑定到固定头。
- 固定预算长时记忆：位姿索引地标库配合有界 KV 缓存，64 秒/384 latent 回环测试仍能重建起始视角。
- 统一动作尺度数据引擎：八类数据源对齐到同一物理动作尺度，回文轨迹为记忆训练提供重访证据。
- 四步采样实时推理：LoRA 蒸馏让同一骨干同时支持高保真多步与实时交互模式，输出 704x1280 视频。
正文
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