UNC 团队发布 EgoMemReason:考核多模态智能体一周记忆推理
mohitban47 · x · 2026-10-06
UNC Chapel Hill 与南洋理工团队在 COLM 2026 发布 EgoMemReason 基准,考察多模态智能体在一周长的第一视角生活视频(平均 25.9 小时时序回溯)上构建和调用记忆的能力。基准覆盖三类记忆推理:实体记忆(跨天追踪物品变化)、事件记忆(连接时间上相距较远的事件)和行为记忆(从长期观察中归纳重复行为模式),共 500 道人工验证的问题,平均需聚合 5.1 条证据。作者指出,现有长视频方法只能检索孤立事件,难以完成跨多事件、长时程的记忆推理。论文、代码与排行榜已公开,团队将在 COLM 2026 海报环节(#71,10 月 6 日)展示。
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