AURA: Action-Gated Memory for Robot Policies at Constant VRAM

En 3 lignesAURA-Mem propose une mémoire récurrente de taille constante (4,224 bytes) pour les politiques robotiques, avec une porte apprise qui n'écrit en mémoire que si l'observation change l'action suivante. Sur LIBERO-Long avec OpenVLA-OFT 7B, elle égale la politique de base (0.233 de succès) tout en réduisant les écritures mémoire de 7× et la consommation VRAM de 6,061× vs KV-cache.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain