비디오 월드 모델을 위한 주소 지정 가능 메모리, WorldTrace

자기회귀(Autoregressive) 비디오 월드 모델은 생성 길이가 학습 범위를 넘어서면 **시각적 지속성(Visual Persistence)**이 무너지는 문제를 겪는다. 이는 과거의 관찰 데이터가 캐시에 있더라도, RoPE(Rotary Positional Embedding) 오프셋 문제로 인해 모델이 이를 읽을 수 없거나(Addressability), 신호가 상쇄되어 정보가 손실되기(Content fidelity) 때문이다.

WorldTrace는 모델 재학습 없이도 압축된 메모리를 주소 지정 가능하게 유지하는 프레임워크다. 이 방식은 요약 슬롯에 현재 프레임과 관계없이 고정된 위치를 할당하여, 생성 길이가 길어져도 메모리가 항상 학습 범위 내의 분포를 유지하도록 한다.

WorldTrace는 두 가지 보완적인 메커니즘을 제공한다:

• WorldTrace-Field: 키(Key)를 공통의 캐노니컬(Canonical) 위상으로 정렬한 뒤 평균을 내어, 긴 롤아웃(Rollout) 과정에서도 일관된 시각적 흐름을 유지한다.
• WorldTrace-Landmark: 장면 진입 프레임을 그대로 저장하여, 모델이 이전에 방문했던 장면을 다시 정확히 회상(Recall)할 수 있도록 돕는다.