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具身智能体长程记忆：看见不等于记住，浙大提出具身记忆基准
3 小时前
浙江大学OmniAI团队针对具身智能体在任务执行中的记忆关联难题，推出了具身记忆评测基准EMem-Bench，该基准包含2554条可执行交互样本，覆盖四类任务。同时，团队还提出了外部记忆系统Embodied-Memorizer及微调后的EMem-8B模型。发布仅三周，该基准下载量便接近3万次。实验结果表明，当前模型在具身记忆能力上表现不均衡，单纯堆砌历史图像会降低任务成功率，而EMem能显著提升不同模型的任务表现，三类互补记忆各有其能力侧重。目前，相关工作主要在仿真环境中验证，未来将在更长时间跨度、更复杂环境及真实机器人场景中进一步检验其鲁棒性。
