arXiv Robotics· Tianxing Chen, Yuran Wang, Mingleyang Li, Yan Qin, Hao Shi, Zixuan Li, Yifan Hu, Yingsheng Zhang, Kaixuan Wang, Yue Chen, Hongcheng Wang, Junjie Wang, Tianhang Yang, Renjing Xu, Ruihai Wu, Yao Mu, Yaodong Yang, Hao Dong, Ping Luo·· 2 小时前AI 评分27
RMBench：面向记忆依赖型机器人操作的基准与策略设计洞察
RMBench: Memory-Dependent Robotic Manipulation Benchmark with Insights into Policy Design
AI 导读
研究者提出 RMBench，一个包含 9 个操作任务的仿真基准，覆盖多个记忆复杂度层级，用于系统评估策略的记忆能力。同时提出模块化操作策略 Mem-0，通过显式记忆组件支持受控消融实验。仿真与真实世界实验揭示了现有策略的记忆相关局限，并给出架构设计选择如何影响记忆性能的实证洞察。
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