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PonderPounce
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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。
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PonderPounce：多模态大语言模型利用原生上下文实现机器人控制记忆
研究人员推出了一种新颖的方法 PonderPounce，该方法利用多模态大语言模型（MLLMs）的内在因果上下文作为机器人控制的记忆系统。该方法联合训练一个推理 System2 模块（Ponder）和一个快速 System1 动作模型（Pounce），而无需专门的记忆架构。PonderPounce 在机器人控制任务上展示了显著的性能提升，在 RoboMME 上使用标准训练数据成功率为 60.83%，使用增加数据后成功率为 75.54%…