待验证50% 置信事实精确时间
Spatial-TRM 的总参数量为 8.778 亿（含冻结的视觉语言特征提取器）。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/19
首次发现
来源
Spatial-TRM：递归推理如何提升空间上下文预测精度44%
rss2026/10/16
涉及实体
相关事实
已验证当前主流大语言模型的上下文窗口通常在8K到200K token之间58% 相似已验证Whisper提供六种语言模型：tiny（3900万参数）、base（7400万）、small（2.44亿）、medium（7.69亿）、large（15.5亿）、turbo（8.09亿）55% 相似待验证大型语言模型的参数量通常在数百亿至数千亿级别，单台个人设备无法承载完整推理所需的显存和算力55% 相似待验证在8500万非嵌入参数、训练token预算匹配的实验中，无约束拟合在共同无约束解码器下于全部12种语言中产生了更高的留出集平均每字节比特数54% 相似待验证SPW-Nav由arXiv上题为《SPW-Nav: A Streaming Panoramic World Model for Language-Guided Navigation》的论文提出54% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1068934API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1068934MCP
get_claim(id=1068934)