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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

▎ 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

让快权重真正“看懂”三维空间:

▎ 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

▎ 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

▎ 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

流式空间记忆的意义和待解问题

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