arXiv 自然语言处理· Quanquan Li, Hongbo Zhang, Yihe Chi, Liuyang Song, Jingyu Li, Yuxiang Huang, Hongzhen Zhang, Guitao Cao·· 1 天前AI 评分43
当成功的记忆误导具身智能体：面向任务条件执行的记忆自适应 MATE
When Successful Memories Mislead Embodied Agents:Memory Adaption For Task-Conditioned Execution
AI 导读
研究人员提出 MATE，这是一种在检索后将历史轨迹转换为执行导向记忆的确定性处理方法，无需额外 LLM 推理。在 134 项 ALFWorld 任务中，MATE 配合 Qwen2.5-14B 和 72B 分别取得了 81.3% 与 93.3% 的任务成功率，且 token 消耗仅为原始轨迹的约十分之一。受控对比表明验证动作归一化是恢复检索经验可用性的关键机制。
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