ID-Forcing：让长视频生成保持在分布内 自回归视频模型会漂移到训练时长之外。ID-Forcing 将 KV caching 和条件对齐到训练状态，无需微调即可生成分钟级视频。
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HuggingPapers@HuggingPapersAI 评分
_akhaliq@_akhaliqAI 评分 自适应奖励路由 通过前向过程 RL 实现联合音视频扩散的动态多奖励优化 论文：huggingface.co/papers/2609.3…
Google Research精选AI 评分Google Research 发布 AI 视频联合导演框架，实现连贯长视频生成
Google Research 发布 AI video co-director 等多智能体框架，用于生成连贯的长篇多镜头视频，相关论文将出现在 COLM 2026 和 EMNLP 2026。
推荐理由：Google 把长视频生成拆成规划、分镜、自回归生成与闭环修正四套框架，并给出多组基准上的连续性提升结果。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 研究：视频生成模型可作为世界模拟器
OpenAI 探索在视频数据上大规模训练生成模型，将文本条件扩散模型联合训练于不同时长、分辨率和宽高比的视频与图像，并采用在视频和图像潜码时空 patch 上运行的 Transformer 架构。其最大模型 Sora 能生成一分钟高保真视频，结果提示扩展视频生成模型是构建通用物理世界模拟器的一条可行路径。
推荐理由：OpenAI 公开了视频生成模型的训练思路，读者可了解扩散模型与 Transformer 如何被用于构建物理世界模拟器。