# Next Forcing：多区块预测框架加速世界模型训练与推理

> 受大语言模型多Token预测启发，Next Forcing提出多区块预测框架，通过同时预测未来多个视频区块实现更快收敛、更高精度与2倍推理加速，在RoboTwin基准上取得SOTA成绩。

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- 发布时间: 2026-06-09T17:59:22.000Z
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- 关键词: 世界模型, 视频生成, 多区块预测, 自回归模型, 机器人学习, 物理仿真, 训练加速, 推理优化
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## 原作者与来源

- 原作者/维护者：arXiv authors
- 来源平台：arxiv
- 原始标题：Next Forcing: Causal World Modeling with Multi-Chunk Prediction
- 原始链接：http://arxiv.org/abs/2606.11187v1
- 来源发布时间/更新时间：2026-06-09T17:59:22Z

## 原作者与来源\n\n- 原作者/维护者：arXiv authors\n- 来源平台：arxiv\n- 原始标题：Next Forcing: Causal World Modeling with Multi-Chunk Prediction\n- 原始链接：http://arxiv.org/abs/2606.11187v1\n- 来源发布时间/更新时间：2026-06-09T17:59:22Z\n\n## 背景：世界动作模型的训练困境\n\n自回归视频生成已成为构建世界动作模型（World Action Models, WAMs）的主流范式。这类模型通过预测下一帧视频来模拟物理世界的动态变化，为机器人控制、自动驾驶和交互式仿真等应用提供基础。然而，现有方法面临两个核心挑战：一是训练收敛缓慢且最终精度有限，尤其是在高帧率场景下；二是推理过程需要迭代去噪，导致速度较慢。\n\n训练效率低下的根本原因在于监督信号的设计缺陷。传统方法仅对当前视频区块进行监督，缺乏对未来动态变化的显式信号引导。模型只能依靠隐式的方式学习时序规律，难以捕捉长程依赖关系。这种"短视"的训练目标限制了模型对物理世界因果关系的理解深度。\n\n## Next Forcing 的核心创新\n\n研究团队从大型语言模型的多Token预测（Multi-Token Prediction）中获得灵感，提出了多区块预测（Multi-Chunk Prediction, MCP）框架。这一方法的核心思想是：让模型在训练时同时预测未来多个时间尺度的视频区块，形成从近到远的预测链条。\n\n具体实现上，Next Forcing 在主模型基础上增加了轻量级的辅助MCP模块。这些模块形成因果链式结构：第一层模块预测下一个区块（next¹），第二层基于第一层的中间特征预测下下个区块（next²），第三层继续预测更远期的区块（next³）。关键在于，这些模块复用主模型多层网络的中间特征，实现计算效率与预测能力的平衡。\n\n这种设计带来两个显著优势。首先，近未来的预测结果可以指导更远未来的预测，形成信息传递的梯度流。其次，多尺度的时间监督信号直接反馈给主模型，显著丰富了训练信号的密度和多样性。\n\n## 训练加速与精度提升\n\n实验结果验证了Next Forcing的有效性。在50帧每秒的高帧率设置下，该方法在5000步训练时相比LingBot-VA实现了93.1%的相对性能提升，收敛速度提升2.3倍。这意味着研究人员可以用更少的计算资源获得更好的模型性能。\n\n在RoboTwin基准测试上，Next Forcing取得了94.1%（Clean设置）和93.5%（Random设置）的成绩，创下新的最先进水平。RoboTwin是评估世界模型在机器人操作任务中表现的重要基准，涵盖抓取、放置、堆叠等多种操作场景。\n\n除了机器人领域，Next Forcing在物理世界视频生成（PhyWorld）基准上也展现出显著改进。PhyWorld专门评估生成视频对物理定律的遵循程度，包括重力、碰撞、摩擦等物理属性的合理性。此外，在通用视频预训练任务上，该方法实现了超过50%的FVD（Fréchet Video Distance）降低，表明生成视频的质量和多样性均有实质性提升。\n\n## 推理加速：从训练到部署\n\nNext Forcing的另一大亮点是将训练时的MCP模块保留到推理阶段，实现推理速度的直接提升。传统自回归视频生成需要逐帧迭代去噪，计算开销巨大。而Next Forcing允许模型在生成当前区块的同时，并行预测下一个区块，实现2倍的推理加速。\n\n这一特性对于实际部署至关重要。在机器人实时控制、自动驾驶决策等延迟敏感场景中，推理速度往往比训练效率更加关键。Next Forcing在不牺牲生成质量的前提下显著降低延迟，为World Action Models的落地应用扫清了一大障碍。\n\n## 技术启示与未来方向\n\nNext Forcing的成功为大语言模型技术向多模态领域的迁移提供了范例。多Token预测最初用于提升LLM的训练效率和推理速度，而Next Forcing证明了类似思想在视频生成领域同样适用。这种跨模态的技术迁移思路值得研究者关注。\n\n从更宏观的角度看，Next Forcing代表了世界模型研究的一个重要方向：通过改进训练目标和架构设计，让模型更好地学习物理世界的因果规律。未来的研究可能会探索更多时间尺度的预测、更复杂的因果结构建模，以及将MCP框架扩展到其他模态（如音频、触觉信号）的可能性。\n\n对于从业者而言，Next Forcing提供了一个立即可用的工具来提升World Action Models的性能。无论是学术研究还是工业应用，该方法都有潜力成为新的基线方案。