ReCR：用表征引导上下文重写改进自回归视频解码

研究者提出免训练方法 ReCR，将自回归视频解码中"向解码器展示哪些历史帧"变成显式的测试时决策，利用解码器内部表征筛选与全局 rollout 状态匹配、避免与近期内容冗余、保留时间边界覆盖并拓宽空间布局的上下文单元，再映射到紧凑因果轴后解码下一块。在长时程文本到视频基准上，ReCR 在相同可见 token 预算下稳定提升多个自回归骨干模型的表现。