本文来自PRO会员通讯内容，文末关注「机器之心PRO会员」，查看更多专题解读。 01. 帧间一致性不足，CoF 为视频生成和理解模型带来新思路？ CoT 只是「语言的表层叙事」，而非真正的推理？CoF 如何把「语言的思维链」转译为「视频的帧链」？... 02 . 帧级语义显式融入能否成为解决视频模型 temporal consistency 的关键？ CoF 为何被认为可能成为视频生成模型的「新范式」，它相较传统帧间一致性优化方法的优势如何？从 CoF-Data 到 VChain，研究者如何把「推理链」嵌进每一帧画面？... 03 . CoF 前，视频帧间一致性如何保障？ 在 CoF 出现之前，视频模型靠什么维系「帧间一致性」？... 引言 ： 延长 CoT 曾在语言模型中显著提升了推理能力，但显式多步推理耗费 token 多、时间长，在高频实时响应的 C 端 agentic 场景中难以满足需求。同时随着 CoT 在提高 语言模型推理能力上的红利逐步释放后，研究者开始尝试将这一思路延伸到视觉领域：CoF（Chain-of-Frames）提供了一种潜在的帧链推理框架，有望进一步改善视频生成 与理解中的帧间一致性 ...