autoregressive-generation

MV-Forcing 提出了一种扩散框架，结合时间自回归和视角自回归，生成动态场景的长时间多视角一致视频。通过使用4D几何桥梁和时空蒸馏，实现基于少步学生模型的任意长度视频生成。

本文解释AI token的昂贵原因：自回归生成过程需要逐token预测并重复计算整个上下文，导致计算量随上下文线性增长；编码智能体因多轮交互和文件读取会迅速累积超长上下文，进一步推高token开销。

Memento 是一个以主体重建为引导的框架，通过基于记忆的重建和双查询机制来保留重复出现的主体，从而改进长视频生成，在长期主体一致性和跨镜头连贯性方面达到了最先进的性能。

TBD-VLA 提出了一种离散的视觉-语言-动作框架，结合了块扩散与自回归生成，以实现高效的时序动作建模和更快的推理速度，在仿真和真实世界的操作任务中显著优于之前的 VLA 方法。

本文建立了一个关于自回归思维链推理的在线学习理论框架，分析了端到端监督和轨迹监督模型下的错误边界。