arXiv · cs.AI· Mai Liu·· 8 天前AI 评分51
BetaMem：面向具身智能体的可追溯长期记忆框架
BetaMem: Learning to Remember a Changing World for Embodied Agents
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Mai Liu
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.26554v1
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AI 导读
论文提出 BetaMem，一个通过工作、空间、实体、情节、经验、程序六层记忆构建可追溯长期记忆的具身智能体框架，用监督微调与强化学习结合教师验证来训练记忆操作。以 Qwen3.5-9B 生成记忆，在 M3-Bench-robot 得 48.08%、LoCoMo 得 92.08%、OpenEQA EM-EQA 得 72.6%、EgoLifeQA 得 62.4%；训练使写入契约通过率从 50.9% 升至 86.2%，每条存储动作的输出 token 减少 47.3%。
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