斯坦福 MessyMem 让机器人边做边学，已被 CoRL 2026 接收

斯坦福团队发布面向移动操作机器人的持久记忆系统 MessyMem，已被 CoRL 2026 接收。该系统让机器人在大空间、多次交互和细粒度细节之间「从做中学」，把经验沉淀下来供后续任务复用。消融实验显示三组件缺一不可：去掉关键帧后杂乱场景抓取仅 58%，去掉交互分析后锁定柜任务仅 43%，而三者合并后准确率分别飙升至 84% 与 99%。长时程测试中，机器人在 3 小时内完成 25 个任务并达到 80% 进度。

2026-09-17 ~ 2026-09-17 · 3 条相关