研究者发布跨会话机器人记忆干扰基准

研究者提出跨会话机器人记忆基准 RoboMME-Interference，用来测试视觉-语言-动作模型（VLA）的长上下文记忆能力。该基准在 RoboMME 基础上，为每次查询构造包含相关示范与若干无关会话的历史，观察无关会话累积时模型表现如何变化。 运行 RoboMME 已发布的记忆增强 π₀.₅ 变体后，研究者发现：感知记忆在无干扰时能提升成功率，但随着无关会话累积而持续衰减；子目标记忆带来的提升较小，却更稳健。为最强感知变体加入检索步骤后，该变体在各干扰水平下可恢复至无干扰时的成功率。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。