斯坦福 MessyMem 登 CoRL 2026：给移动机器人装上可复用记忆
leto__jean · x · 2026-11-10
斯坦福团队（Anuva Banwasi 等，与 Jeannette Bohg 组合作）发布 MessyMem，一个面向移动操作机器人的持久记忆系统，已被 CoRL 2026 接收，将在主会海报与 SISREN Workshop Spotlight 展示。
核心问题：今天的机器人把每个任务都当新任务——发现柜子锁了、在抽屉里找到杯子，下次还得重新探索。MessyMem 维护一个空间锚定的 3D 场景图，通过交互持续写入物体属性与操作结果（learning-from-doing），并链接关键帧实现细粒度回溯，让机器人跨房间、跨任务复用经验。
评测结果：在持续 25 个任务、超 3 小时的仿真中，MessyMem 达到 80.0% 任务进度，比最强消融版本高 14.8 个百分点，比最强外部基线高 28.9 个百分点，并能从数千个关键帧中检索到一小时前的任务相关证据；系统也在真实移动操作臂上验证。
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