arXiv Robotics· Yun Zhang, Zhiyu Huang, Tianhui Cai, Chen Tang, Wei Wang, Jiaqi Ma·· 2 小时前AI 评分24
Mem4Act：为长时程机器人操作学习有效潜在记忆
Mem4Act: Learning Effective Latent Memory for Long-Horizon Robotic Manipulation
AI 导读
Mem4Act 是一个为长时程机器人控制学习固定大小潜在记忆的框架，通过多粒度时间聚合、问答监督与关键帧 DINO 特征重建保留语义和感知信息，并采用记忆优先的两阶段训练让动作策略更依赖记忆。在 RoboMME、RMBench 和四项真实世界操作任务上，其成功率分别达到 49.88%、61.0% 和 81.5%，在依赖记忆的控制任务上取得当前最优性能。
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