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视频生成推理的扩展代价：Scaling Video Generation for Reasoning
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AI 综述
研究通过2x2魔方预测任务评估视频生成模型的推理能力与计算成本。70M参数模型在0.1 PF-days训练后可见贴纸配置准确率达44.6%，1B模型需3.14 PF-days达83.7%。符号状态监督使20M模型在相同数据预算下帧准确率从31.1%提升至67.3%，表明学习状态变化表征可补充扩展。
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最新进展9月30日 12:00
研究通过2x2魔方预测任务评估视频生成模型的推理能力与计算成本。报道时间线
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9月30日
- arXiv · Computer Vision视频生成推理的扩展代价：Scaling Video Generation for Reasoning 研究
研究通过2x2x2魔方预测任务评估视频生成模型的推理能力与计算成本。70M参数模型在0.1 PF-days训练后可见贴纸配置准确率达44.6%，1B模型需3.14 PF-days达83.7%。符号状态监督使20M模型在相同数据预算下帧准确率从31.1%提升至67.3%，表明学习状态变化表征可补充扩展。
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