REMM：面向操作任务的可修正具身记忆

📋总体概括

研究团队提出REMM（Revisable Embodied Memory for Manipulation），面向长时程操作的具身可修正记忆系统。REMM作为监督记忆层叠加在冻结的G0.5视觉-语言-动作执行器之上，将只增不删的证据历史与可修订任务状态分离，显式建立派生结论与支撑事实的关联。当扰动导致证据失效时，系统能撤回依赖结论并在验证过的技能边界处调度针对性恢复，无需更新执行器。在包括操作员辅助运行在内的51次物理实验中，REMM展现出性能提升，为长时程机器人操作的记忆管理提供了新范式。