发布具身智能记忆模态评测基准MeMoREval

Junxiang Wang 等研究者提出并发布 MeMoREval 基准，用于评测具身智能体的记忆模态选择，涵盖 4 个模拟室内环境共 53 项任务，同时度量任务成功率与记忆构建、使用的推理成本。评测中，智能体先经历一系列事件（此时不知后续任务），随后仅凭记忆回应信息与动作请求，不再接收新观测。 参考评测显示，存储帧比存储生成描述在主模型上以更低的写入推理成本取得更好效果，而存储帧加场景图在所有受测模型上获得最高的综合任务成功率；论文另给出两项物理机器人演示，称其验证了协议可走出仿真。

AI 根据报道生成 · 45 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。