arXiv Artificial Intelligence· Leann Alhashishi, Christos Margadji, Sebastian William Pattinson·2026-10-22 12:00· 18 小时前AI 评分31

inr2action：将机器人片段编码为神经隐式表示以支持回忆与动作

inr2action: Encoding Robot Episodes as Neural Implicit Representations for Recall and Action

AI 导读

inr2action 提出参数空间记忆框架，将每个机器人片段拟合为神经隐式表示，其权重增量作为固定大小的记忆，不随片段帧数增长。在 RoboMME 上，语言模型在所有问题类型上超过随机水平，解码器平均 R² 达 0.51；将权重增量替换为匹配噪声后性能下降 11.4 分，随机初始权重则无法解码。