Stanford University（斯坦福大学）

Ring Forcing: Towards Precise Long-Term Memory for Autoregressive Video Diffusion

环强制法：面向自回归视频扩散模型的精准长期记忆

Bowen Xue, Brandon Y. Feng, Chenguo Lin, Yuchen Lin, Yujia Zeng, Lvmin Zhang, Maneesh Agrawala, Honglei Yan, Panwang Pan

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Peking University（北京大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 针对自回归视频扩散模型的长期记忆瓶颈，提出Ring Forcing框架，通过环形训练策略、压缩与时间步组合策略及稀疏RoPE机制，实现分钟级视频生成的优异连贯性与物体恒常性，性能优于现有方法。

Comments Project page: this https URL (https://ringforcing.com)

AgentFold: Closed-Loop Agentic Search for Protein Folding Model Design

AgentFold：用于蛋白质折叠模型设计的闭环智能体搜索

Mingquan Liu, Jiangyu Chen, Hanqun Cao, Xujun Zhang, Pengsen Ma, Xiangru Tang, Shuting Jin, Zhuo Yang, Tianfan Fu, Fang Wu, Xiangxiang Zeng

机构 * Hunan University（湖南大学） ； Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Wuhan University of Science and Technology（武汉科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 AgentFold是将蛋白质折叠模型开发转化为闭环搜索的多智能体框架，以ESMFold为起点，通过MCTS策略分配计算资源，在匹配预算下较Codex提案提升lDDT 7.5%，优于随机搜索。

Memory Anchors for Continual Robot Learning

用于持续机器人学习的记忆锚点

Maximilian Du, Zhanyi Sun, Chen Xu, Paarth Shah, Masha Itkina, Shuran Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究所） 纠错

AI总结 本文针对持续机器人学习的灾难性遗忘问题，提出记忆锚点方法，在重放缓冲器中保留关键经验，可降低63%高冲突任务遗忘，提升真实机器人的持续学习性能。

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