arXiv Artificial Intelligence· Yilin Wu, Rutav Shah, Shuaiyi Huang, Sumedh A. Sontakke, Homanga Bharadhwaj, Andrea Bajcsy, Max Simchowitz, Guanya Shi·· 17 小时前AI 评分32
IMPRINT：无需筛选的多流潜在记忆框架，为机器人策略增强 VLA 模型
Memory Without Curation: Learning Multi-Stream Latent Memory for Robot Policies
AI 导读
IMPRINT 是一种策略无关的潜在记忆框架，通过多流记忆增强 VLA 模型，不在训练中显式约束策略该记住什么。它采用两阶段训练：先监督记忆重建观测、动作和本体感受等多流信息并估计任务进度，再与策略联合端到端微调；推理时增量更新潜在记忆以降低延迟。在仿真和真实任务中，IMPRINT 平均成功率比基础 VLA 至少提升 26%，并在记忆增强型 VLA 中保持最低推理延迟。
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