స్టేట్-స్పేస్ మోడల్స్ ఉపయోగించి వీడియొ వరల్డ్ మోడల్స్‌లో దీర్ఘకాలిక మెమరీని మెరుగుపరచడం: అడోబ్ రీసర్చ్ నుండి అంతఃదృష్టులు

వీడియో వరల్డ్ మోడల్స్‌లో దీర్ఘకాలిక మెమరీ కోసం స్టేట్-స్పేస్ మోడల్స్: ఎందుకు శ్రద్ద మాత్రమే సరిపోదు

వీడియో వరల్డ్ మోడల్స్ భవిష్యత్తు ఫ్రేమ్‌లను చర్యల ఆధారంగా అంచనా వేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుని, ఏజెంట్స్‌కు డైనమిక్ వాతావరణాలలో పథకాలు రూపొందించడానికి మరియు తర్కం చేయడానికి సహాయపడతాయి. సాంకేతిక పరిజ్ఞానంలో వీడియో డిఫ్యూజన్ మోడల్స్‌లో తాజా పురోగతి అంచనా వేసే సీక్వెన్స్‌లకు సినిమాటిక్ రియలిజం ఇవ్వగలిగింది, కాని దీర్ఘకాలిక స్మృతి సమస్య స్థిరంగా కొనసాగుతోంది. దీనికి కారణం బాగా పరిగణించబడింది: ఎటెన్షన్ యొక్క చతురస్ర సమీకరణ సీక్వెన్స్ పొడవుతో పెరగడం. క్లిప్స్ శతాబ్దాల లేదా వేల సంఖ్యలో ఫ్రేమ్‌ల వరకు పొడవైపోయినప్పుడు, ఎటెన్షన్ లేయర్లు మెమొరీ బ్లోఅప్‌లు మరియు లేటెన్సీ పెరుగుదలలకు గురవుతాయి, ఫలితంగా ఎక్కువ సిస్టమ్స్ కాంటెక్స్ట్ విండోలను కుదించడానికి మరియు తప్పుగా ప్రముఖ ప్రారంభ సంఘటనలను “మర్చిపోవడానికి” దారితీస్తాయి. ఆ మర్చిపోతుండటం నావిగేషన్, ఇన్వెంటరీ ట్రాకింగ్ లేదా బహుళ దశల సన్నివేశ మార్పిడి వంటి పనులను క్లిష్టతరం చేస్తుంది.

స్టాన్‌ఫోర్డ్, ప్రిఫ్స్‌టన్ మరియు Adobe Research నుండి తాజా పరిశోధన Long-Context State-Space Video World Models పేరిట, సమస్యను పరిష్కరించడానికి మోనోలిథిక్ ఎటెన్షన్‌ను మరచిపోయి గ్లోబల్ కాలపరిమాణ రేదాలుగా స్టేట్-స్పేస్ మోడల్స్ (SSMs) ఉపయోగిస్తోంది. నాన్-కాజువల్ విజన్ స్టాక్స్‌పై SSMలను రీట్రోఫిట్ చేయడం కాకుండా, ఈ దశలు SSMల బలాలను ఉపయోగిస్తాయి: రేఖీయ సమీకరణతో కారణ సీక్వెన్స్ ప్రాసెసింగ్ మరియు చాలా పొడవైన హోరైజన్లపై కాంప్రెస్డ్ మెమరీని మనుగడ చేయగల అర్హత. ఎటెన్షన్ అన్ని టోకెన్లపై ఫోకస్‌ను విడరించడం చేసినప్పుడు, SSMలు పరిస్థితిని సమగ్రపరచి, ఒక జాగ్రత్తగా ప్యాక్ చేసిన ప్రయాణ బ్యాగ్ లా మెమరీని వ్యాపింపజేస్తాయి, పెద్ద సూట్‌కేస్ లా కాదు.

మైన్‌క్రాఫ్ట్ తరహా సెట్టింగ్‌ను పరిగణించండి: ఏజెంట్ t=120 వద్ద ఖనిజాలు మనుగడ చేస్తాడు, t=450 వద్ద యంత్రాలను తయారుచేస్తాడు, మరియు t=900 వద్ద మార్క్‌లాండ్‌కు తిరిగి వస్తాడు. ఫ్యూర్ ఎటెన్షన్ కాంటెక్స్ట్‌ను త్రంకేట్ చేస్తుంది లేదా కంప్యూటింగ్‌ను భారీ చేస్తుంది; ఏవైనా రెండు మార్గాల్లో, మొదటి ఫ్రేమ్‌లు మెరుగు ప్రధానంగా మాయం అవుతాయి. SSM బ్యాక్‌బోన్ అవసరమైన వాటిని నిలుపుతుంది—ఇన్వెంటరీ మార్పులు, మార్క్‌లాండ్లు, వస్తువు స్థానాలు—సామాంటిక్ తంతువు సరైన దిశగా ఉండేలా చేస్తుంది, అతి తక్కువ అదనపు ఖర్చుతో. ఈ దృక్పథం Google, Microsoft, Meta మరియు DeepMind పరిశ్రమల ల్యాబ్‌లలో అనుభవిస్తున్న వాస్తవ ఒత్తిడితో సరిపోలుతుంది, అక్కడ బహుళ సందర్భాల్లో ఎటెన్షన్-కేవలం స్టాక్‌లు స్కేలు అవ్వడంలో త_tdోపుడుతున్నాయి.

SSMలు తమపైనే ఒక సిల్వర్ బుల్లెట్ కాదు. స్థల విశ్వసనీయత మరియు సూక్ష్మ సమన్వయము స్థానిక ఎటెన్షన్ ద్వారా ఇంకా లాభపడతాయి. ముఖ్యమైన విషయం ఒక హైబ్రిడ్: దీర్ఘ-పరిమాణ కాలపరిమితి కోసం SSMs ఉపయోగించి మరియు సన్నిహిత ఫ్రేమ్ ఖచ్చితత్వం కోసం డెన్స్ లోకల్ ఎటెన్షన్ ఉపయోగించడం. ఫలితం అలాంటి మోడల్ అవుతుంది, ఇది చాలా వెనుకటి కారణాలను గుర్తుంచుకుని, ప్రతి ఫ్రేమ్‌లో క్రిస్ప్ టెక్స్చర్లు మరియు వస్తు భేదాలను ప్రతిరూపిస్తుంది. ఈ పని పద్ధతి మనుషులు కథలను నావిగేట్ చేసే విధానం ప్రతిబింబిస్తుంది—ప్లాట్‌ను గుర్తుపెడుతూ ప్రతి సన్నివేశం వివరాలను ట్రాక్ చేస్తుంది.

ఎటెన్షన్ యొక్క గణనీయ అడ్డంకి

ఎటెన్షన్ ఖర్చు సీక్వెన్స్ పొడవుని చతురస్రంగా పెరుగుతూనే ఉంటుంది. ఇది కొంతమేర టెక్స్ట్‌లో నిర్వహణ సులభం కానీ వీడియో టైమ్ మరియు స్థలంలో టోకెన్లను పెంచుతుంది. 2025年的 నిడివిలో కూడా ఉన్నత స్థాయి NVIDIA యాక్సిలెటర్లు బ్యాండ్‌విత్ మరియు మెమరీ పరిమితులను తాకుతాయి. ఈ వాస్తవం డెవలపర్లను విపరీతమైన చయం విధానాలపైనికి నడిపించింది: ఫ్రేమ్‌లను సబ్‌సాంప్లింగ్ చేయడం, టోకెన్లను ప్రూన్ చేయడం, లేదా మెమరీని పీరియాడిక్ గా రీసెట్ చేయడం—ప్రతి పద్ధతి డ్రిఫ్ట్ లేదా గ్యాప్ లను పరిచయం చేస్తుంది.

SSMలు స్కేలింగ్ కథను తిరిగి చెప్పతాయి. నేర్చుకున్న స్థితి వ్యాప్తితో, అవి టోకెన్-టూ-టోకెన్ పరస్పర చర్య గраф్‌ను విస్తరించకుండా రిసెప్టివ్ ఫీల్డ్‌ను పొడిగిస్తాయ్. ముందుగానే లక్ష్యాలను, పాత అడ్డంకులను లేదా గత కెమెరా చలనం గుర్తుంచుకోవలసిన ఏజెంట్స్ ఈ మార్గం సాధారణ కార్యాచరణకు అవకాశం ఇస్తుంది.

• 🧠 దీర్ఘ-హోరైజన్ ఆలోచన: శతాబ్దాల ఫ్రేమ్‌లలో ఉద్దేశ్యం మరియు సన్నివేశ స్థితిని చతురస్ర బ్లోఅప్‌ల లేకుండా పర్యవేక్షించండి.
• ⚡ తక్కువ లేటెన్సీ: రేఖీయ-సమయ నవీకరణలు సృజనాత్మక టూల్స్ నుండి సిమ్యులేషన్ వరకు ఇంటరాక్టివ్ వినియోగాన్ని మద్దతు ఇస్తాయి.
• 🧩 హైబ్రిడ్ ఖచ్చితత్వం: గ్లోబల్ SSM మెమరీని లోకల్ ఎటెన్షన్‌తో కలిపి వివర ఖచ్చితత్వం పొందండి.
• 🏗️ కంపోజబుల్ డిజైన్: మొత్తం పైప్‌లైన్లు తిరగరాయకుండా బ్లాక్స్‌ను మార్చండి.

మార్గం 🔍	మెమరీ హోరైజన్ ⏳	సమీకరణ 📈	లోకల్ నాణ్యత 🎯	గమనికలు 📝
ఎటెన్షన్-కేవలం	మధ్యస్థ	చతురస్ర 😵	అధికం	పొడవైన క్లిప్‌లపై ఇబ్బంది
SSM-కేవలం	దీర్ఘం	రేఖీయ 🚀	మధ్యస్థ	కారణాత్మకతకు మంచి; వివరాలపై సహాయం కావాలి
హైబ్రిడ్ (SSM + లోకల్ ఎటెన్షన్)	దీర్ఘం	సమీప-రేఖీయ ⚖️	అధికం	రెండింటిలో ఉత్తమం, ఉత్పత్తికి అనుకూలం

తీర్మానం స్పష్టమే: స్టేట్-స్పేస్ బ్యాక్‌బోన్ మెమరీ ఆర్ధికశాస్త్రాన్ని మారుస్తుంది, వీడియో వరల్డ్ మోడల్స్‌కు తమ స్వంత కంప్యూట్ కంటే తక్కువలో ఎక్కువ దూరానికి ఆలోచించడానికి వీలుగా ఉంటుంది.

Adobe Research యొక్క Long-Context State-Space Video World Models (LSSVWM) లో అంతర్గత విశ్లేషణ

ప్రతిపాదిత LSSVWM కాలపరిమితిని ఒక బ్లాక్-వైజ్ SSM స్కానింగ్ పద్ధతితో తిరిగి కల్పించి, తరువాత డెన్స్ లోకల్ ఎటెన్షన్తో ఖచ్చితత్వాన్ని తిరిగి జోడిస్తుంది. ఈ డిజైన్ వాణిజ్యాత్మక ఒప్పందాన్ని అంగీకరిస్తుంది: ప్రతి బ్లాక్‌లో స్థల సంతులనం కొద్దిగా నిర్దిష్టత కోల్పోవచ్చు, కానీ ఇంతకి బదులు కాలపరిమితి అసాధారణంగా పొడవబడుతుంది. వీడియోను సరళమైన బ్లాక్‌లుగా విభజించి, వాటి మధ్య సంక్షిప్త స్థితినీ పంపిస్తూ, మోడల్ గత జ్ఞాపకాలను సంరక్షిస్తుందని పీర్‌వైజ్ టోకెన్ పరస్పర చర్య ప్రతి ఒక్కటిని లెక్కించకుండానే నిలుపుతుంది.

ఎందుకు బ్లాక్-వైజ్? దీర్ఘ రికార్డింగ్‌లలో—ఉదాహరణకి క్రీడలు, డ్రైవింగ్ లేదా సృజనాత్మక ఎడిట్లు—కాలపరిమితులు సాంప్రదాయ కాంటెక్స్ట్ విండోలను దాటి వెళ్తాయి. ఒకే మోనోలిథిక్ SSM పాసు పెద్ద సీక్వెన్స్‌లకు కష్టంగా ఉంటుంది. బ్లాక్స్ స్థానికంగా సమతులమైన కంప్యూట్ బడ్జెట్లను అనుమతిస్తాయి, GPUs మీద పారలలిజాన్ని వినియోగించి, బ్లాక్ నుంచి బ్లాక్‌కు కనీసస్థాయిలో పాస్ అయ్యే శిక్షణీయమైన స్థితిని నిలుపుకుంటాయి.

బ్లాక్-వైజ్ స్కానింగ్, సులభంగా అర్థం చేసుకోండి

ఒక డాక్యుమెంటరీని అధ్యాయాలుగా విడగొట్టినట్టు ఊహించండి. ప్రతి అధ్యాయం లో కథ సుసంగతంగా మరియు చక్కగా ఉంటుంది; అధ్యాయాల మద్య ప్లాట్ సుస్థిరంగా ఉండాలి. బ్లాక్-వైజ్ SSM కూడా ఇలాగే పనిచేస్తుంది. ప్రతి బ్లాక్ ఫ్రేమ్‌లను ఒక SSM ద్వారా ప్రాసెస్ చేసి హిడెన్ స్థితిని కాంప్రెస్ చేసి నవీకరిస్తుంది, ఆ స్థితిని తదుపరి బ్లాక్‌కు అందిస్తుంది. స్థితి రీలే రేసులో బాటన్ పాస్ చేయడం లాగా పనిచేస్తుంది, సన్నివేశ జ్ఞాపకాన్ని మరియు చర్య ఉద్దేశాన్ని సీక్వెన్స్ అంతా తీసుకుపోతుంది. ఇది దీర్ఘ-హోరైజన్ రీకాల్‌ను మెమరీపు అతి పెద్ద వృద్ధి లేకుండా అందిస్తుంది.

స్థల విశ్వసనీయత కోసం డెన్స్ లోకల్ ఎటెన్షన్

SSMలు ప్రతి పిక్సెల్-స్థాయి టోకన్లను నేరుగా క్రాస్-అటెండ్ చేయకుండా సమ్మరైజ్ చేస్తాయి, కాబట్టి సూక్ష్మ వివరాలు లేదా స్పష్టత మసవవచ్చు. డెన్స్ లోకల్ ఎటెన్షన్ ఈ పాత్రను నింపుతుంది, దగ్గర ఉన్న ఫ్రేమ్‌లు మరియు బ్లాక్స్ పరిధిలో శార్ట్-రేంజ్ సుసంపాండనను అమలు చేస్తుంది. అంచులు, టెక్స్చర్స్ మరియు బలమైన వస్తు ఇంటరాక్షన్లు స్పష్టంగా ఉంటాయి, ఇది వీడియో నాణ్యతను కేవలం నిమిషాల పాటు స్థిరంగా కాకుండా ప్రతి ఫ్రేమ్‌లో కూడా ఆనందదాయకంగా చేస్తుంది.

Adobe మరియు Apple, Amazon వంటి సహచర సంస్థల ఉత్పత్తి జట్లు వివిధ కంటెంట్‌లలో రైబిలిటిని ప్రాధాన్యం ఇస్తున్నాయి—హ్యాండ్‌హెల్డ్ ఫుటేజి, యానిమేషన్, UI కాప్చర్స్. హైబ్రిడ్ మోడలింగ్ వారికి ఒకే బ్యాక్‌బోన్ ఇస్తుంది, ఇది మూడు విధాలుగా కూడా ప్రత్యేకంగా సర్దుబాటు లేకుండా నిర్వహించగలదు.

• 🧭 బ్లాక్-వైజ్ SSM: బ్లాక్‌ల మధ్య స్థితి హ్యాండాఫ్ ద్వారా స్కేలబుల్ మెమరీ.
• 🔬 లోకల్ ఎటెన్షన్: చూపు ఎక్కువ ఉండే చోట స్పష్టమైన వివరాలు మరియు కాలపరిమితి స్మూత్‌నెస్.
• 🛠️ మాడ్యులర్ డిప్లాయ్‌మెంట్: వర్క్లోడ్‌కు సరిపోయే బ్లాక్ సైజులు లేదా ఎటెన్షన్ స్పాన్లను మార్చుకోగలదు.
• 💽 హార్డ్‌వేర్ హార్మనీ: ఆధునిక GPUలపై టెన్సర్-కోర్ ఎక్జిక్యూషన్‌కు అనుకూలం.

కాంపోనెంట్ 🧩	LSSVWM లో పాత్ర 🎛️	లాభం ✅	రిస్క్ ⚠️	తగ్గింపు 💡
బ్లాక్-వైజ్ SSM	గ్లోబల్ కాలపరిమితి మెమరీ	పొడవైన హోరైజన్లు 🕰️	ఇన్‌ట్రా-బ్లాక్ డ్రిఫ్ట్	లోకల్ ఎటెన్షన్ + కేలిబ్రేషన్
డెన్స్ లోకల్ ఎటెన్షన్	స్థల మరియు సన్నిహిత సుసంపాండన	స్పష్టమైన వివరాలు 🎨	కంప్యూట్ ఓవర్‌హెడ్	విండో ట్యూనింగ్ + ద్రవ్యత
హైబ్రిడ్ షెడ్యూలర్	కంప్యూట్ వర్సెస్ క్వాలిటీ సమతుల్యం	నిర్వచనీయమైన లేటెన్సీ ⏱️	కన్ఫిగరేషన్ విస్తరణ	ప్రొఫైల్స్ మరియు ప్రీసెట్స్

Microsoft నుండి IBM వరకు ఉన్న సంస్థలకు, LSSVWM బ్లూప్రింట్ కంటెంట్ పొడవుతో పెరుగే వరల్డ్ మోడలింగ్‌కి ఒక స్థిరమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది. తదుపరి దశ శబ్దించు, వాస్తవ ప్రపంచ పరిస్థితుల క్రింద జ్ఞాపకాలను నిజంగా నిలబెట్టడం.

దీర్ఘ హోరైజన్లు కోసం శిక్షణ: డిఫ్యూజన్ ఫోర్సింగ్ మరియు ఫ్రేమ్ లోకల్ ఎటెన్షన్

Long-Context State-Space Video World Modelsలో శిక్షణ పద్ధతి ఆర్కిటెక్చర్ 만큼 ముఖ్యం. రెండు సాంకేతికతలు ప్రత్యేకంగా గమనించదగినవి: డిఫ్యూజన్ ఫోర్సింగ్ మరియు ఫ్రేమ్ లోకల్ ఎటెన్షన్. ఇవి కలిసి మోడల్‌ను దీర్ఘ-కాంటెక్స్ట్ జనరేషన్ వాస్తవాలకు అనుగుణంగా ఉంచుతాయి, ఇక్కడ అసంపూర్ణ ఇన్పుట్‌లు, భాగస్వామ్యం ప్రాంప్ట్లు లేదా అరుదైన సూచనలు సర్వసాధారణం.

డిఫ్యూజన్ ఫోర్గింగ్ నెట్‌వర్క్‌ను ఇన్‌పుట్ యొక్క ఒక ప్రీఫిక్స్‌పై ఆధారపడి ఫ్రేమ్‌లను రూపొందించడానికి ప్రోత్సహిస్తుంది, మిగిలిన టోకెన్లపై శబ్దం ఉన్నప్పటికీ అనుకూలంగా ఉంటుంది. ప్రీఫిక్స్ పొడవు సున్నా అయిన ప్రత్యేక సందర్భంలో—అంటే ఎటువంటి ఫ్రేమ్‌లు శబ్దరహితం కానివ్వకుండా—సెట్‌అప్ నిజమైన డిఫ్యూజన్ ఫోర్సింగ్ అవుతుంది. ఇది వ్యవస్థను తక్కువ కాంటెక్స్ట్ నుండి సదృశ్యాన్ని మెయింటైన్ చేయడంలో శిక్షిస్తుంది, ఇది ఇంటరాక్టివ్ టూల్స్‌లో మధ్య క్లిప్‌కు స్క్రబ్ చేసే వినియోగదారుల కోసం సాధారణ పరిస్థితి. వరల్డ్ మోడల్స్ కోసం, ఇది ఏజెంట్ కాంటెక్స్ట్ దరిద్రమైనప్పుడు సన్నివేశ స్థితిని మళ్ళీ పునఃరూపకల్పన చేయగలడని సూచిస్తుంది.

ఫ్రేమ్ లోకల్ ఎటెన్షన్ సమర్ధతను పెంచుతుంది. FlexAttention ఉపయోగించి, ఫ్రేమ్‌లను చంకులలో (ఉదా: 5 చంకులు, 10 ఫ్రేమ్ విండోతో) సమూహీకరించబడతాయి. చంకులో, ఎటెన్షన్ ద్విముఖి (బిడైరక్షనల్), బలమైన లోకల్ స్ట్రక్చర్‌ను నిలపడి ఉంచుతుంది; ప్రతి ఫ్రేమ్ గత చంకుకు కూడా దృష్టిని ప్రసారం చేస్తుంది, గ్లోబల్ కాజువల్ మాస్క్ పూర్తి ఖర్చు లేకుండా పరిమిత పరిధిని పొడగిస్తుంది. ఫలితం వేగవంతమైన శిక్షణ మరియు నమూనా ఎంపిక, ఇది పదచర్యలో భిన్న workflowలు మరియు రీ ఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లర్నింగ్ లూప్స్ కొరకు కీలకం.

• 🧩 డిఫ్యూజన్ ఫోర్సింగ్: పరిమిత లేదా శబ్దంతో ఉన్న ప్రీఫిక్స్లకు నిరోధకత.
• 🔗 ఫ్రేమ్ లోకల్ ఎటెన్షన్: వేగం మరియు స్థిరత్వం కొరకు చంకు విండోస్.
• 🏎️ FlexAttention: NVIDIA GPUsపై హార్డ్‌వేర్-స్నేహపూర్వక ఎటెన్షన్ నమూనాలు.
• 🧪 కరిక్యులం షెడ్యూల్స్: ప్రారంభ శిక్షణలో కాంటెక్స్ట్‌లను క్రమంగా పొడిగించడం.

సాంకేతికత 🧪	ఇది ఏమి చేస్తుంది ⚙️	ఇది ఎందుకు ముఖ్యం 🌟	ఉదాహరణ ఫలితం 📽️	పరిశ్రమ సంబంధం 🏢
డిఫ్యూజన్ ఫోర్సింగ్	భాగస్వామ్యం ప్రీఫిక్స్‌లపై ఆధారపడటం; సున్నా-ప్రీఫిక్స్ కేసులపై శిక్షణ	తక్కువ కాంటెక్స్ట్ నుంచి స్థిరత్వం 💪	క్లిప్ మధ్యలో స్థిరమైన కొనసాగింపు	Adobe ఎడిటింగ్ టూల్స్, Apple పరికరాలు 🧯
ఫ్రేమ్ లోకల్ ఎటెన్షన్	FlexAttention ద్వారా చంకు బిడైరక్షనల్ విండోలు	పనితీరు పెరుగుదల ⚡	వేగవంతమైన RL రోలౌట్స్ మరియు శాంప్లింగ్	Amazon రోబోటిక్స్, OpenAI ఏజెంట్స్ 🤖

ఈ శిక్షణ సాధన సామగ్రి వివిధ కాంటెక్స్ట్‌లను మద్దతు ఇస్తుంది—సున్నా-ప్రీఫిక్స్ కోల్డ్ స్టార్ట్స్ నుంచి దీర్ఘ, శబ్దంతో కూడిన సీక్వెన్స్‌ల వరకు. ఇది హైబ్రిడ్ SSM-ఎటెన్షన్ స్టాక్‌తో సహజంగా జతకూరుతుంది, దీర్ఘ-మెమరీ సామర్థ్యం కేవలం సిద్ధాంత పరమైనదే కాకుండా వాస్తవ ప్రపంచ ఉపయోగంలో ప్రతిఘటకంగా ఉంటుంది.

మాంబా-ఆధారిత విజన్ స్టాక్స్ వంటి ప్రత్యామ్నాయాలను మూల్యాంకనం చేసే జట్లు, ఈ పద్ధతులు పరిపూరకాలు అని, విరోధాత్మకాలు కాదని, మరియు విస్తృత ఆర్కిటెక్చర్లలో న్యూనతరం లేకుండా అమర్చవచ్చు.

మెమరీ పై ఫోకస్ చేసిన బెంచ్‌మార్కులు: మెమరీ మేజ్, మైన్‌క్రాఫ్ట్ మరియు మరిన్ని

LSSVWMను మెమరీ మేజ్ మరియు మైన్‌క్రాఫ్ట్ అనే, స్థల విమోచనం మరియు దీర్ఘ-హోరైజన్ ఆలోచన పరీక్షించడానికి ప్రత్యేకంగా రూపకల్పన చేసిన బెంచ్‌మార్కులపై పరీక్షించారు. మెమరీ మేజ్ ఒక ఏజెంట్ గతంలో చూసిన మార్క్‌లాండ్లు, తలుపులు, కీలు తరువాత పొడ్గెయిన మార్గాల తరువాత గుర్తు చేసుకోగలడా అని కొలిచేసి ఉంటుంది. మైనం క్రాఫ్ట్ ఇన్వెంటరీ, తయారీ దశలను మరియు స్థలాలను జాగ్రత్తగా గుర్తుంచుకునే అవసరం కలిగి ఉంటుంది, దిగువ-స్థాయి నియంత్రణతో పాటు పై-స్థాయి ప్రణాళికలు కలిపి. వీటిద్దరు చిన్న-కాంటెక్స్ట్ మోడల్స్ యొక్క లోపాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి: స్థితి విడిపోయి పోవడం.

మెమరీ మేజ్‌లో, LSSVWM గతంలో సందర్శించిన గదుల స్థిరమైన చిత్రణలను నిలుపుతుంది, వస్తువుల గుర్తింపును పొడవైన వ్యత్యాసాల్లో కాపాడుతుంది, మరియు తిరిగి మొదటి వీక్షణ పాయింట్‌కి వచ్చినప్పుడు సరైన దిశను సూచిస్తుంది. పోటీ ఎటెన్షన్-భారీ బేస్లైన్లు “గుర్తింపు డ్రిఫ్ట్” చూపిస్తాయి—ఫ్లోర్ ప్యాటర్న్లు మారుతాయి, వస్తువులు జంప్ అవుతాయి, గోడలు సూటిగా మారుతాయి. మైన్‌క్రాఫ్ట్-శైలి ముల్యాంకనాలలో, మోడల్ కనుగొన్న వనరులు మరియు రెసిపీల జ్ఞాపకాన్ని వందల ఫ్రేమ్‌లలో సంరక్షించి, సరైన క్రమంలో సాధనాలను ఉపయోగించే క్రమబద్ధమైన భవిష్యత్‌ను సృష్టిస్తుంది మరియు మార్క్‌లాండ్లు స్థిరంగా ఉంటాయి.

తులనాత్మకంగా, కారణాత్మక ఎటెన్షన్ మోడల్స్ మరియు Mamba2 లాంటి SSM వేరియంట్లు, ఫ్రేమ్-లోకల్ విండోలను ఉపయోగించకపోవడం వంటి, బేస్లైన్లు ఉన్నాయి. ఫ్రేమ్ లోకల్ ఎటెన్షన్తో హైబ్రిడ్ తరచుగా ఎక్కువ దీర్ఘ-శ్రేణి స్థిరత్వం మరియు తక్కువ లేదా సమాన లేటెన్సీలో మెరుగైన నమూనా నాణ్యతను అందిస్తుంది. ఇంటరాక్టివ్ అప్లికేషన్ల కోసం—సృష్టించు పూర్వదర్శనాలు, రోబోటిక్స్ ప్రణాళిక లేదా గేమింగ్ ఏజెంట్స్‌కు— వేగం మరియు జ్ఞాపకం మధ్య సమతుల్యం నిర్ధారక పాత్ర పోషిస్తుంది.

• 🗺️ స్థల విమోచనం: చాలా వెనుకటి మార్క్‌లాండ్లను గుర్తించి సమర్థవంతంగా నావిగేట్ చేయండి.
• 🧰 ప్రొసీజురల్ రీకాల్: బహుళ దశల తయారీ లేదా సాధన క్రమాలను గుర్తుంచుకోండి.
• 🎯 శబ్దంలో సాందర్భికత: కెమెరా జంప్స్ మరియు ఆవర్న్ తేడాలను సున్నితంగా నిర్వహించండి.
• ⏱️ ప్రాక్టికల్ లేటెన్సీ: రియల్-టైమ్ లేదా సమీప రియల్-టైమ్ నిర్ణయాల కోసం మద్దతు.

బెంచ్‌మార్క్ 🧭	పరీక్షించిన నైపుణ్యం 🧠	బేస్లైన్ ప్రవర్తన 🐢	LSSVWM ప్రవర్తన 🚀	ప్రభావం 📊
మెమరీ మేజ్	దీర్ఘ-దూర స్థల విమోచనం	గుర్తింపు డ్రిఫ్ట్ 😕	స్థిరమైన మార్క్‌లాండ్లు 😊	తక్కువ తప్పు మార్గాలు, వేగవంతమైన పూర్తి
మైన్‌క్రాఫ్ట్	ప్రొసీజురల్ మరియు ఇన్వెంటరీ మెమరీ	మర్చిపోవడం 🔁	సరైన చర్య క్రమం 🧩	సవిద్య భవిష్యత్ సృష్టులు
ఫ్రీఫారమ్ వీడియో	గ్లోబల్ సమన్వయం + లోకల్ వివరాలు	కాంటెక్స్ట్ త్రంకేషన్ ✂️	పొడవైన హోరైజన్లు 🕰️	మెరుగైన పథకం పూర్వదర్శనాలు

DeepMind, Meta, మరియు Google పరిశోధకులకు, ఇవి అంతర్గత కనుగొనుటలను ప్రతిబింబిస్తాయి: దీర్ఘ-స్మృతి కేవలం ఖచ్చితత్వం కోసం కాదు, వినియోగదారు నమ్మకానికి కూడా ముఖ్యం. ఒక మోడల్ ఇప్పటి వరకూ కథను గుర్తుంచుకుంటే, అన్నీ సత్యాస్థితిగా మరియు కార్యాచరణాత్మకంగా అనిపిస్తాయి.

సాక్ష్యాలు ఒక సరళమైన నిర్ణయానికి సూచిస్తున్నాయి: ప్రాయోగిక వరల్డ్ మోడల్స్ సమర్థవంతమైన దీర్ఘ-హోరైజన్ మెమరీ మరియు లోకల్ ఖచ్చితత్వాన్ని కాపాడే యంత్రాంగాలను కలిపి ఉండాలి. LSSVWM ఆ నమూనాను ఏర్పాటు చేస్తుంది.

పరిశ్రమకు అనువాదాలు: సృజనాత్మక టూల్స్ నుండి రోబోటిక్స్ వరకు

LSSVWMలో ఆర్కిటెక్చర్ మరియు శిక్షణ ఎంపికలు అకడెమిక్ బెంచ్‌మార్క్‌లకు మాత్రమే కాకుండా విశాల పరిధిలో ప్రభావం చూపుతున్నాయి. సృజనాత్మక సాఫ్ట్‌వేర్‌లో, ఎడిటర్లు తక్షణ, కాంటెక్స్ట్-అవేర్ అంచనాలను ఆశిస్తారు: కెమెరా తదుపరి ఎక్కడ పాన్ అవుతుంది, లైటింగ్ ఎలా మారుతుంది, కట్స్ మధ్య ఏమి స్దిరంగా ఉంటుంది? SSMs + లోకల్ ఎటెన్షన్ చుట్టూ నిర్మించిన సిస్టమ్స్ కథాబంధం, పదచర్య డిజైన్ మరియు పోస్ట్-ప్రొడక్షన్ కోసం తెలివైన పూర్వదర్శనాలు మరియు కాంటెక్స్ట్-స్థిరమైన జనరేటివ్ ఫిల్స్ అందిస్తాయి. ఒక హైపోథటికల్ స్ట్రీమింగ్ студియో కోసం, ఇది వేగవంతమైన చక్రాలు మరియు తక్కువ ఫ్రేమ్ సరిదిద్ది పాసులకు దారి తీస్తుంది.

రోజువారీ రోబోటిక్స్ మరియు స్వయం నిర్వాహక వ్యవస్థలలో, దీర్ఘకాలిక మెమరీ మరింత కీలకం. వీడియో వరల్డ్ మోడల్ ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేసే గిడ్డంగి రోబోట్ పొందిన అడ్డంకులను నిమిషాల క్రితం గుర్తుంచుకోవాలి, కేవలం సెకన్లకు కాదు. LSSVWM తరహా డిజైన్లు, ప్లానింగ్ స్టాక్స్‌ని నమ్మకంగా ముందుకు అనుకరించడానికి ఉపయోగపడతాయి, NVIDIA హార్డ్‌వేర్ యాక్సిలరేషన్‌ను వినియోగించి లేటెన్సీ భద్రంగా ఉంచుతాయి. Amazon బృందాలు లాజిస్టిక్స్ సిమ్యులేటర్లలో ఇటువంటి మోడల్స్‌ను జోడించవచ్చు, మరియు IBM, Microsoft క్లౌడ్ స్టాక్స్ ఉన్న సంస్థలు వీటిని పరిశీలన పైప్‌లైన్లు లేదా స్మార్ట్-సిటీ మానిటరింగ్‌లో చేర్చవచ్చు.

ఉపయోగదారుల దృష్టిలో, Apple నుండి మొబైల్ మరియు హెడ్సెట్ పరికరాలు శక్తి బడ్జెట్లను మించకుండా మెమరీ విస్తరించే సంక్షిప్త SSM బ్యాక్‌బోన్ల నుండి లాభం పొందవచ్చు. దీని జంటగా సమర్థవంతమైన ఎటెన్షన్ కర్నల్స్ ఉంటే, ఫలితం ఆకట్టుకునే వ్యాపార ప్రాసెస్ అవుతుంది: దీర్ఘ-కాంటెక్స్ట్ AR సన్నివేశ అవగాహన, ఇది స్పందనీయంగా ఉంటుంది. ఇదే సమయంలో, OpenAI మరియు DeepMind వంటి పరిశోధన సంస్థలు మల్టీ మోడ్ ఏజెంట్స్‌లో హైబ్రిడ్ మెమరీని ప్లగ్ చేయవచ్చు, వీడియో అంచనాను టెక్స్ట్ పథకాలు మరియు చర్య విధానాలతో సరిపోల్చే విధంగా.

• 🎬 సృష్టించు సూట్స్: స్థిరమైన ఇన్‌పెయింటింగ్, పొడవైన పూర్వదర్శనాలు, సुसంగతమైన ప్రభావాలు.
• 🤖 రోబోటిక్స్: సురక్షిత నావిగేషన్ మరియు మానిప్యులేషన్ కోసం స్థిరమైన సన్నివేశ మెమరీ.
• 📱 ఎడ్జ్ పరికరాలు: AR/VR కోసం శక్తి-జాగ్రత్తతో దీర్ఘ-కాంటెక్స్ట్ మోడలింగ్.
• 🧭 సిమ్యులేషన్ + ప్లానింగ్: సంక్లిష్ట వాతావరణాలలో విశ్వసనీయ ఫోర్సైట్.

విభాగం 🏭	వినియోగ కేసు 🎯	కోర్ అవసరం 🧰	LSSVWM లాభం 🌟	బాలాదారులు 👥
మీడియా సృష్టి	కాంటెక్స్ట్-స్థిరమైన వీడియో జనరేషన్	దీర్ఘ-స్మృతి + విశ్వసనీయత	హైబ్రిడ్ SSM/ఎటెన్షన్ 🎞️	Adobe, Apple 🍏
లాజిస్టిక్స్/రోబోటిక్స్	వీడియో వరల్డ్ మోడల్స్ నుంచి ప్లానింగ్	లేటెన్సీ + జ్ఞాపకం	రేఖీయ సమయ మెమరీ ⚙️	Amazon, Microsoft 🪟
AI ఏజెంట్లు	మల్టీ మోడ్ తర్కం	క్రాస్-మోడ్ సుసంపాండన	దీర్ఘ-కాంటెక్స్ట్ బ్యాక్‌బోన్లు 🧠	OpenAI, DeepMind 🧪
పరిశోధన/ఇన్ఫ్రా	సమర్థవంతమైన శిక్షణ & ఉదాహరణ	పరిమితి + స్కేలు	చంక్ విండోస్, FlexAttention 💡	Google, Meta, IBM 🏛️

విభాగాలంతటా ఒక నమూనా నిలిచింది: మోడల్స్ సరైన విషయాలను ఎక్కువ కాలం గుర్తుంచినప్పుడు, ఉత్పత్తులు మరింత తెలివైన, సురక్షితమైన, మరింత సృజనాత్మకంగా ఉంటాయి. LSSVWM బ్లూప్రింట్ ఆ ఫలితం కోసం ఎలా నిర్మించాలో చూపిస్తుంది, కంప్యూట్ బ్యాంక్ నొట్టి అదుపులో ఉంచుతూ.

{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”What makes State-Space Models better for long-term memory than attention alone?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”SSMs propagate a compact hidden state through time with linear complexity, enabling far longer horizons without quadratic cost. In hybrid stacks, dense local attention maintains fine details while SSMs carry the long-range story.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”How does block-wise SSM scanning extend memory?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”By processing frames in blocks and passing a learned state across blocks, the model preserves past information over long sequences while keeping compute bounded. It trades a bit of intra-block rigidity for dramatically longer recall.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Why use Diffusion Forcing in training?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Diffusion Forcing conditions generation on partial or even zero-length prefixes, teaching the model to stay coherent from minimal context. This is useful for mid-clip edits, interactive previews, and agent resets.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”What is Frame Local Attention and why is FlexAttention important?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Frame Local Attention groups frames into chunks with bidirectionality inside each chunk and lookback to the previous chunk. FlexAttention implements these patterns efficiently, yielding speedups over fully causal masks.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Where could industry adopt LSSVWM first?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Creative tools (Adobe), robotics and logistics (Amazon, Microsoft), edge AR/VR (Apple), and multimodal agent research (OpenAI, DeepMind) are immediate candidates due to their need for long-horizon consistency and low latency.”}}]}

శ్రద్ధకు మాత్రమే కాకుండా దీర్ఘకాలిక మెమరీ కోసం స్టేట్-స్పేస్ మోడల్స్ ఎందుకు మంచి పరామర్శ?

SSMs ఒక కాంపాక్ట్ హిడెన్ స్థితిని కాలానుగుణంగా రేఖీయ సమీకరణతో వ్యాపింపజేసి, చతురస్ర ఖర్జును లేకుండా చాలా పొడవైన హోరైజన్లను చేయగలవు. హైబ్రిడ్ స్టాక్‌లలో, డెన్స్ లోకల్ ఎటెన్షన్ సూక్ష్మ వివరాలను నిలుపుతూ, SSMలు దీర్ఘ-దూర కథను తీసుకువెళ్తాయి.

బ్లాక్-వైజ్ SSM స్కానింగ్ మెమరీని ఎలా పొడిగిస్తుంది?

ఫ్రేమ్‌లను బ్లాక్‌లలో ప్రాసెస్ చేసి, బ్లాక్‌ల మధ్య నేర్చుకున్న స్థితిని పాస్ చేయడం ద్వారా, మోడల్ పాత సమాచారాన్ని దీర్ఘ సీక్వెన్స్‌లపైన నిలుపుకుంటుంది మరియు కంప్యూటింగ్ నియంత్రణలో ఉంటుంది. కొంత ఇన్‌ట్రా-బ్లాక్ కఠినత్వం బ్యాడి పెరిగిన రీకాల్ కోసం ఇచ్చిపడుతుంది.

శిక్షణలో డిఫ్యూజన్ ఫోర్సింగ్ ఎందుకు ఉపయోగించాలి?

డిఫ్యూజన్ ఫోర్సింగ్ ఆংশిక లేదా సున్నా పొడవు ప్రీఫిక్స్‌ల పై ఆధారంగా జనరేషన్ చేయడం శిక్షిస్తుంది, మోడల్ కనీస కాంటెక్స్ట్ నుండి సुसంపాండితంగా ఉండటానికి నేర్పిస్తుంది. ఇది మధ్య క్లిప్ ఎడిట్స్, ఇంటరాక్టివ్ పూర్వదర్శనాలు మరియు ఏజెంట్ రీసెట్స్ కొరకు ఉపయోగకరం.

ఫ్రేమ్ లోకల్ ఎటెన్షన్ అంటే ఏమిటి మరియు ఫ్లెక్స్అటెన్షన్ ఎందుకు ముఖ్యం?

ఫ్రేమ్ లోకల్ ఎటెన్షన్ ఫ్రేమ్‌లను చంకులలో గ్రూపు చేసి, ప్రతి చంకు లో ద్విముఖి దృష్టి మరియు ముందు చంకు పైన ఒక లుక్బ్యాక్ కలిగి ఉంటుంది. ఫ్లెక్స్అటెన్షన్ ఈ నమూనాలను సమర్థవంతంగా అమలు చేస్తుంది, పూర్తి కాజువల్ మాస్క్‌ల కంటే వేగవంతమైన వేగాలు ఇస్తుంది.

పరిశ్రమ LSSVWMను మొదట ఎక్కడ అవలంబించవచ్చు?

దీర్ఘ-హోరైజన్ సుసంపాండన మరియు తక్కువ లేటెన్సీ అవసరల కారణంగా సృజనాత్మక పరికరాలు (Adobe), రోబోటిక్స్ మరియు లాజిస్టిక్స్ (Amazon, Microsoft), ఎడ్జ్ AR/VR (Apple), మరియు మల్టీమోడ్ ఏజెంట్ పరిశోధన (OpenAI, DeepMind) తక్షణ అభ్యర్థులు.