从 PBR 纹理冗余出发，结合原论文架构、随机访问解码、过滤代价与三组可操作实验，理解 NTC 如何用 GPU 计算换显存和带宽。

从 Token、注意力和 KV Cache 的基础概念出发，读懂 CSA/HCA、mHC、Muon、FP4 与 Agent 后训练，并分清开放权重和完整开源的区别。

从论文前言、粒子图和消息传递出发，结合训练噪声、长时 rollout、原文实验与交互示意，理解可学习物理在 SAO 世界动力学层的位置。

从研究问题、相关工作和 V–M–C 架构出发，结合原论文图、实验数据与可操作例子，理解世界模型如何在 Dream 中训练并迁回现实。

从研究问题、相关工作和三阶段架构出发，结合原论文图、完整管线与可操作沙盘，理解 Agent 如何生成可探索、可编辑的 3D 开放世界。

从研究问题、相关路线和粗到细 Pose 预测出发，结合论文结果、消融实验与交互布局，理解 LLM 如何直接推理 3D 空间关系。