MaP-WAM：以记忆为规划的世界-动作建模框架
Memory as Plans: World-Action Modeling with Memory-Grounded Planning
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AI 导读
研究者提出 MaP-WAM，将依赖记忆的世界-动作建模拆分为记忆驱动的规划与规划条件执行，把长期多模态情景上下文用作规划证据，而非反复将完整历史输入执行器。该框架在 RMBench 上取得 83.3% 成功率，真实机器人任务成功率达 78.0%，且执行器推理延迟随任务历史增长基本保持恒定。
来源：Hugging Face Daily Papers · arxiv.org