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
算力与显存边界的硬性制约 ：基于标准 Transformer 自注意力机制的计算与 KV Cache 显存开销随序列长度呈二次方级攀升。在长达数十分钟甚至数小时的连续视频输入下，即便采用先进的长序列优化策略，端侧受限硬件也很容易因为显存急剧膨胀而无法继续运行。
时序下采样对几何连续性的破坏 ：工程中常用的均匀抽帧或关键帧截取方案，本质上是以牺牲细粒度时序信号为代价来换取计算效率。但 3D 空间关系高度依赖连续的视差与几何线索，大幅跳帧会让模型直接漏掉关键的空间信息，而且事后很难补回来。
为什么不能全用 TTT？
3:1 混合架构的取舍
3:1 的层级交织 ：在 Decoder 里，每 4 层注意力中有 3 层改成 TTT 层，专门负责长视频里空间时序信息的动态压缩和增量更新；
保留 25% 的全注意力锚点层 ：这些层继续做全局注意力，参数不更新，主要负责跨模态特征的全局对齐和逻辑推理，用很低的计算代价保住预训练模型原有的推理能力。
主干路（TTT 分支） ：负责跨 Chunk 的长程记忆，通过持续更新快权重来保存长期的空间环境信息；
旁路（滑动窗口注意力 SWA） ：和 TTT 分支共享?、?、?投影，窗口大小? 不小于 Chunk 大小?。SWA 负责覆盖 Chunk 内部的因果注意力，把单帧内部以及相邻帧之间的细粒度时空关系补回来。
空间结构被打碎 ：视频被切块、展平成一维序列后，逐点投影把原本相邻的像素和体素拆成了互不相干的点。局部视差、边缘连续性、深度梯度这些天然存在的空间关系，在进入快权重更新之前就已经丢失了。
缺少空间先验，只能硬猜 ：快权重本质上是靠拟合当前块的 ?和?来记东西。如果 ? 和?本身没有局部空间信息，它就只能从一堆孤立的点里硬推 3D 结构，既容易造成梯度震荡，学到的空间表示也不稳定。
训练数据怎么选？
从稀疏问答到密集场景描述
全局场景环境 ：说明房间类型和整体布局，先让快权重建立起宏观空间框架；
实体清单与精准计数 ：详细列出视野中出现过的所有物体类别和数量，促使快权重在长时序中持续追踪每个实例，避免物体移出视野后就被忘掉；
物体空间关系 ：描述物体之间的相对方位和距离，引导快权重记录它们的空间布局关系。
实验结果：2B 模型在空间基准
和长视频上的表现
滑动窗口 KV Cache ：仅维护固定长度?的局部上下文，超出的历史键值对直接丢弃，显存占用恒定；
TTT Pending 缓存 ：仅作为增量累积单元，一旦达到 Chunk 大小? 便触发一次快权重更新，随后立即清空。
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