FrameSamp+Modul

PonderPounce 使用 MLLM 作为机器人记忆以增强控制

研究人员开发了 PonderPounce，一个创新的系统，它利用预训练的多模态大语言模型（MLLM）作为机器人控制的 эпизод 上下文引擎。PonderPounce 不依赖于专门构建的记忆模块，而是利用 MLLM 的原生因果上下文来存储和处理 эпизод 观察、演示和认知状态。这种方法能够高效地整合长时视觉历史和部分可观察性下的推理，实现支持实时动作回放的低延迟。