浙大提出具身记忆基准EMem-Bench

浙江大学 OmniAI 团队提出具身记忆基准 EMem-Bench，用于评测智能体能否从历史中建立记忆并用于后续任务。该基准包含被动观察、动态跟踪、交互失败、经验泛化四类任务，共 2,554 条可执行交互样本；团队同时提出外部记忆系统 EMem 和 EMem-8B 模型。 目前结果主要来自仿真环境。团队称，后续还需在更长时间跨度、更复杂环境和真实机器人上，检验这些能力面对传感器噪声、执行误差与开放世界变化时的表现。

AI 根据报道生成 · 54 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。