T²Mem 机器人记忆学习：π₀.₅ 成功率升至 56.83%

2026 年 10 月 6 日，有报道介绍研究团队提出的 T²Mem（Test-Time Memory for Robotics）方法。该方法的思路是让记忆成为机器人策略的内在组成部分，而不是供策略调用的独立存储模块。具体而言，T²Mem 通过 test-time training，仅从动作演示中同时学出记忆表示与记忆条件下的动作，因此不需要辅助记忆模型、外部推理模型，也不需要记忆标注。报道称，采用该方法后，机器人策略 π₀.₅ 的平均成功率从 17.93% 提升至 56.83%。早先相关表述将该数字记作 56.8%，后续报道给出的更精确数值为 56.83%。目前公开信息仅披露了方法机制与成功率对比结果，尚未见到关于实验设置、任务范围或与其他基线方法比较的进一步细节。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。