像拿旧草稿接着算题，省时间的前提是前一步没算偏。扩散世界模型——在内部模拟环境接下来会怎样——需要反复运行大型网络，逐轮把模糊的未来修正清楚。缓存能复用中间结果、减少重算，但眼前看似很小的误差，可能在后续推演中不断放大。
WorldDynCache的关键变化，是不再只看当前结果“像不像”，而是先估算近似造成的缺陷会怎样影响后续，并把连续跳过精确计算的风险累积起来。它还参考当前修正阶段、相机运动和场景几何；缺少可靠依据或风险过高时，就退回原本的精确计算。论文实验中，单看即时误差，在低、中、高强度的相机—深度变化下，会把危险近似误判为安全的比例分别为5.2%、14.6%和20.9%；加入面向未来的风险判断后，作者称其降至3.8%、5.4%和9.5%。这项工作值得注意的不是“缓存更多”，而是承认有些动态不该省，并给近似计算加上一道刹车。