Spatial-TTT如何解决长视频处理中的算力与显存瓶颈？
Spatial-TTT采用测试时训练范式，将模型部分参数变为推理时可更新的快权重，配合滑动窗口注意力与TTT Pending缓存，使计算量和显存开销随序列长度线性增长，而非二次方，从而可稳定处理120分钟视频。
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
资讯摘要
作者丨 张 璐 编辑丨 幸丽娟 &nbs
AI 摘要
腾讯混元、清华、南洋理工联合提出Spatial-TTT，采用测试时训练方法，将模型部分参数转化为可在线更新的快权重，为2B模型装上流式空间记忆。该架构通过3:1混合注意力、3D卷积与密集场景描述训练，在VSI-Bench等空间基准上超越GPT-5和Gemini-3-pro，并能稳定处理长达120分钟的视频流，为具身智能与端侧实时空间理解提供了新思路。
AI 问答
Spatial-TTT在空间理解任务上表现如何？
在VSI-Bench上，2B参数的Spatial-TTT综合得分64.4%，超过GPT-5的55.0%与Gemini-3-pro的56.0%；在MindCube-Tiny跨视角基准上达76.2%，显著优于同量级开源模型。
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