arXiv · AI· Mai Liu, He Sun, Siru Zhong, Kerun Chen, Hao Yan, Xiaohui Lv, Shuai Tao, Wulong Liu·· 12 小时前AI 评分43
BetaMem：面向具身智能体动态世界记忆学习的开源框架
BetaMem: Learning to Remember a Changing World for Embodied Agents
AI 导读
BetaMem 框架通过六层可追溯记忆机制解决具身智能体长期任务中的时序混淆与存储成本问题。该框架使用 Qwen3.5-9B 模型生成记忆，在 M3-Bench-robot、LoCoMo 等基准测试中分别取得 48.08%、92.08% 的成绩，合同通过率提升至 86.2%。其在跨观察信息整合与长历史事件回忆方面展现出优势。
来源：arXiv · AI · arxiv.org