Velox：免训练注意力路由加速视频世界模型

2026年10月16日arXiv计算机视觉板块报道，Qiuhong Shen、Shizun Wang、Xinchao Wang提出Velox，一种免训练的注意力路由方法，用于视频世界模型。该方法利用流式几何中的视锥板对应关系做区域级上下文选择，将历史块表示为带深度区间的相机视锥板，并通过最近优先的多重warp获取当前块深度。报道称，在第48个chunk处，Velox将注意力加速4.36倍、去噪加速2.43倍；在完整的158例WBench导航划分上，其表现与稠密LingBot-Fast-Cam的API-free平均分差距在0.15分以内；视锥板构建与去噪在同一块H200上异步运行。目前尚无后续跟进报道，上述数据均来自该篇报道。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。