训练模型扛住长时程误差
HeyNayeem · x · 2026-07-13
作者认为，这项工作最重要的不是演示效果，而是稳定性来自训练。
- 重点在于减少 long-horizon error accumulation 和 autoregressive drift。
- 他们的目标可以概括为：训练模型在自己的错误里活下来。
- 也就是说，系统要能承受长时间滚动生成过程中的误差放大，而不是只在短片段里好看。
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