arXiv cs.AI· Siqi Li, Ziyi Bai, Xinrun Xu, Tinglei Huang, B\"orje F. Karlsson·· 10 小时前AI 评分31
当过去塑造行动：理解具身记忆
When the Past Shapes Action: Understanding Embodied Memory
AI 导读
一篇综述将具身记忆定义为在当前离线观察之外保留决策相关信息的能力，并按六大记忆需求与八类架构（循环状态、fast weights、视觉与符号表示、空间记忆、经验型系统等）梳理现有方法。文章还分析了现有 benchmark 如何区分真正使用历史信息与一般任务表现，并指出选择相关经验、在变化环境中维持一致信念、跨 episode 巩固知识等开放挑战。
正文 · AI 翻译
摘要：生成式基础模型的最新进展拓展了具身 AI 的能力，使导航、操作和长时程任务执行日益通用化。然而，与动态环境的有效交互不仅需要强大的感知和推理能力：智能体必须在部分知识下行动，并保留、检索和更新来自过去观察、动作和经验的信息。本综述将具身记忆视为一种在超出当前观察范围之外保存决策相关信息的机制。我们沿两个互补维度组织现有方法：六项基本记忆需求，涵盖世界状态持久性、任务进度、信念维护和经验学习；以及八个架构类别，包括循环状态、快速权重、视觉与符号表示、空间记忆和基于经验的系统。我们分析它们的能力与局限，并考察现有基准如何评估依赖记忆的行为，区分对历史信息的真正使用与一般任务表现。最后，我们指出在选取相关经验、在变化环境中保持信念一致以及跨回合整合知识方面的开放挑战。我们的分析提供了一个框架，将记忆理解为可靠、自适应且终身时程具身智能的必要组成部分。
| 主题： | 机器人学（cs.RO）；人工智能（cs.AI）；机器学习（cs.LG） |
| 引用为： | arXiv:2610.41688 [cs.RO] |
| （或本版本的 arXiv:2610.41688v1 [cs.RO]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.41688 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Börje F. Karlsson [查看邮箱]
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2026年10月30日星期五 12:52:37 UTC（3,532 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org