Key-Gram: Extensible World Knowledge for Embodied Manipulation

En 3 lignesKey-Gram est un framework de mémoire conditionnelle qui sépare les connaissances linguistiques des raisonnements visuels pour le contrôle robotique. Il décompose les instructions en key-grams, récupère des priors linguistiques via lookup hashé O(1), et les injecte dans les couches cachées. Gains de 29.5% sur RoboTwin2.0, 35.8% sur LIBERO-Plus, 15.4% sur tâches réelles.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain