arXiv cs.RO 机器人学· Revanth Krishna Senthilkumaran, Ruwan Wickramarachchi, Alessandro Oltramari, Jonathan Francis·2026-10-12 12:00· 2 小时前精选AI 评分55

REMM：面向机器人操作的可修订具身记忆层

REMM: Revisable Embodied Memory for Manipulation

AI 导读

REMM 是一个面向长程操作的监督式记忆层，为冻结的 G0.5 视觉-语言-动作执行器工作，将只追加的证据历史与可修订的任务状态分离，并把派生关系和已完成条件与其支撑事实显式关联；当新证据改变支撑事实时，它撤回依赖结论并在已验证的技能边界调度定向恢复，而无需更新执行器。

推荐理由

论文给出干预恢复和序列回忆两项指标的具体提升幅度，可评估可修订记忆对长程操作的实际收益。