机器人 / 具身智能

RoboMME: Benchmarking and Understanding Memory for Robotic Generalist Policies

RoboMME：机器人通用策略的记忆基准与理解

Yinpei Dai, Hongze Fu, Jayjun Lee, Yuejiang Liu, Haoran Zhang, Jianing Yang, Chelsea Finn, Nima Fazeli, Joyce Chai

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Figure AI 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出RoboMME基准，通过16个操作任务评估VLA模型在长时程和历史依赖场景中的记忆能力，并基于π0.5骨干网络探索14种记忆增强变体，发现记忆表示的有效性高度依赖于任务。

Comments Accepted to ICML 2026

Bridging the Semantic-Action Gap in Visual Token Pruning for Efficient VLA Inference

弥合视觉令牌剪枝中的语义-动作鸿沟以实现高效VLA推理

Ziyan Liu, Yeqiu Chen, Hongyi Cai, Tao Lin, Shuo Yang, Zheng Liu, Bo Zhao

机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； BAAI（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：embodied AI(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 提出VLA-Pruner方法，通过结合语义预填充和时序平滑的动作相关性估计视觉令牌重要性，并采用Combine-then-Filter策略，在保持操作质量的同时实现高达1.99倍加速。