Dexmate与CMU发布MeMoREval记忆基准

Dexmate与卡内基梅隆大学发布MeMoREval基准，研究具身智能体应保留何种记忆形式。结果显示，存储原始相机帧得分70%且写入成本更低，超过文字描述的56%至60%；加场景图后在所有受测模型中总体成功率最高。 基准采用先体验后提问的两阶段协议：智能体先在环境中探索积累记忆，随后在请求阶段仅凭记忆回答或行动，不能重新观察。评测包含53个任务，覆盖办公室、摄影棚、住宅和诊所四个模拟室内环境，每个环境有7至9个房间和数百个物体，模拟机器人为Vega 1 Pro双臂移动操作机器人。 团队还在真实Vega 1 Pro上以SLAM地图和头部相机进行了两次记忆检索演示，但称这只是可行性验证，不是研究。

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。