NativeMEM：VLA原生记忆压缩策略

2026年10月19日，arXiv Robotics 刊出 Ziye Wang 等作者的报道，提出 NativeMEM——一种具备长期且实时更新记忆的视觉-语言-动作（VLA）策略。其核心为 Native Memory Compression：复用 VLA 自身的视觉编码器，将每个相机视角的每帧历史图像压缩为单个 token，无需外部规划器，也无需新初始化记忆模块。报道称该方法面向长时程机器人操作。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无跟进报道，也未出现数字、时间或说法上的前后矛盾。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。