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Physical Intelligence更新于 10月11日 13:01

Physical Intelligence 提出多尺度具身记忆 MEM,让机器人记住 15 分钟事件

We’ve developed a memory system for our models that provides both short-term visual memory and long-term semantic memory.

AI 导读

Physical Intelligence 为自家模型开发了多尺度具身记忆系统 MEM,用不同模态表示不同时间尺度的记忆。短期记忆由高效视频编码器保留近期交互的细粒度细节,长期记忆则通过训练模型用文本总结事件,最长可记住 15 分钟。该系统让机器人能完成清理整个厨房、从头准备烤奶酪三明治等多阶段真实任务,并展现出从过往错误中即时调整行为的上下文适应迹象。

推荐理由

AI 评分 58

原文给出多尺度记忆的模态分工与15分钟长时记忆上限,读者可据此判断机器人长程任务的能力边界。

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正文

当前显示原文,中文全文译文尚未就绪。

We’ve developed a memory system for our models that provides both short-term visual memory and long-term semantic memory.

Our approach allows us to train robots to perform long and complex tasks, like cleaning up a kitchen or preparing a grilled cheese sandwich from scratch 👇 https://t.co/RlcqmZEP6M

来源

Physical Intelligence