用于长程时空推理的高斯情境记忆（Gaussian Episodic Memory）
英文标题：Gaussian Episodic Memory for Long-Term Spatiotemporal Reasoning
真实世界环境时刻处于持续的半静态变化中，机器人系统迫切需要一种能够同时捕捉场景空间与时间演化的记忆表征。针对现有机器人时空记忆过度依赖单一结构化或静态表征的局限，本文提出了用于长程时空推理的高斯情境记忆（Gaussian Episodic Memory）。该研究为具身智能与机器人在动态物理环境中的长期情境感知、状态追踪与空间推理提供了全新的解决方案。
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用于长程时空推理的高斯情境记忆（Gaussian Episodic Memory for Long-Term Spatiotemporal Reasoning）
arXiv 编号：arXiv:2610.33158v1
类别公告：new
摘要
真实物理环境时刻经历着持续的半静态变化，这要求记忆表征系统既要捕获场景的空间结构，又要记录其时间演变历程。现有的机器人时空记忆（Spatio-Temporal Memory）方法通常依赖于结构化表征或静态场景重建，难以有效兼顾场景在长周期内的时空连续演化……
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