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不增加专用记忆模块，直接把带时间戳的视觉历史作为上下文，机器人能做到什么？
SimpleMemVLA 给出的答案是：在论文比较范围内，四项记忆基准的总体成绩达到 SOTA，并在不更新参数的情况下，表现出视觉上下文学习能力。它也是MiniCPM-RobotManip 中上下文记忆和流式记忆的支撑技术。
这条路线的核心很直接：让机器人结合过去发生的事情，理解眼下该做什么。被遮住的物体在哪里、某个动作已经完成几次、任务进行到了哪一步，都可以从原生视觉历史中获得依据。
为什么现在可以这样做？按论文设置，60 秒历史仅占约 5.6k token，而主干模型支持 262k token 上下文。分钟级历史已经能够直接放入模型，不必一开始就将其压缩成另一套记忆表示。
股票配资证券入口该工作由面壁智能联合华中科技大学、中国人民大学、清华大学、北京大学、北京智源人工智能研究院和北京中关村学院共同提出。
原生视觉上下文，让机器人在长任务中记得更准
从遮挡、计数到长程交互，SimpleMemVLA 在四项记忆基准上取得最佳总体成绩，同时在两项通用操控评测中保持高性能。
这些任务考验的不只是机器人能否看懂当前画面，还包括它能否记住已经消失的线索、区分重复发生的事件，并持续跟踪任务进度。
△四项记忆基准与两项通用操控评测。各基准分别比较；灰色条为参考结果，不参与排名。
在需要持续跟踪任务进度的长程交互中，这种记忆能力带来了明显收益。RoboMemArena 包含 26 项任务，轨迹平均超过 1000 个控制步。使用 126 秒历史窗口时，SimpleMemVLA 的全阶段任务成功率达到 63.6%，比此前最强模型提高 17.4 个百分点。其中，计数任务从 31.4% 提升至 71.4%，遮挡任务从 39.1% 提升至 64.3%。
元股证券:ygzq.hk优势不仅来自主干模型，也来自模型在决策时仍能直接理解原生视觉历史。
一个细节是否重要，往往要到后续任务中才知道。提前筛选、压缩或覆盖历史，可能丢掉未来需要的信息。论文将这种限制称为"写入时承诺"：在存入记忆时，就必须决定保留什么。
SimpleMemVLA 将历史视觉信息、时间顺序和时间戳保留在上下文中，让模型在理解当前任务时一并理解过去，而不是先把历史加工成固定的摘要，再据此行动。
△原生视觉上下文与专用记忆机制的区别。图中对应论文测试的具体实现。
具体来说，历史画面沿用视觉语言模型预训练时的视频格式，按时间顺序组织，并附上明文时间戳；当前腕部画面则单独输入。模型据此生成一句当前子任务，例如"揭开红色积木上的盖子"。
生成这句话时形成的上下文隐藏状态，会与词元嵌入、机器人本体状态一起传给动作头，生成下一段动作。消融实验表明，历史信息主要通过这份隐藏状态影响行为，而不只是通过子任务的字面文字。
△SimpleMemVLA 架构及流式推理流程。
为了区分主干能力与记忆机制的影响，研究者固定训练数据、主干模型、子任务监督、动作头和优化器，只替换记忆机制。在 RoboMME 上，结果如下：
△相同模型与训练设置下，不同记忆机制的任务级成功率。
这组结果支持一个关键判断：在所测任务中，让模型结合当前任务理解仍然可读的历史，比提前决定哪些信息值得留下更有效。
进一步的消融说明，关键画面和时间顺序确实不可缺少。在 RMBench 的盖积木任务中，30 秒窗口仍包含约 25 秒前的遮盖过程，模型能够完成任务；窗口缩短至 15 秒、关键画面移出后，任务失败。按键计数任务也会随着历史窗口缩短而逐步退化。只保留当前画面或打乱帧顺序时，两项任务均失败。
△原生上下文的消融实验。（a）（b）检验历史窗口、帧顺序与时间戳；（c）（d）检验子任务隐藏状态如何将历史信息传给动作头。视觉上下文学习：不更新参数，跟随视觉上下文调整策略
SimpleMemVLA 不仅能利用过去的事件，还能根据新提供的视觉上下文调整当前行为。
研究者将另一条执行轨迹中的片段接入原有历史：换掉积木被盖住的位置，模型就转向新位置；将颜色提示从品红换成红色，模型就选择红色物体；替换演示序列的开头动作，机器人也会随之改变下一步操作。
这些拼接后的历史并未在训练中出现，推理时也没有参数更新。模型仍能从新的视觉上下文中判断任务状态，并据此行动。这就是论文观察到的视觉上下文学习能力。
△遮蔽或替换历史片段，检验模型如何依据过去行动。
模型的行为变化也具有针对性：改变关键历史会影响决策，改变无关历史则不会。遮蔽积木被盖住位置的画面，会使模型选错盖子；遮蔽一次已经完成的抓取—放置事件，模型会少算一次，并追加执行。对等长度的无关片段进行遮蔽时，输出保持不变。
这些实验说明，在所测任务中，原生上下文既能承载记忆，也能让新的视觉信息直接影响模型行为。
流式推理优化，让分钟级记忆跟上实时控制
长历史不必意味着长时间等待。通过复用历史计算，SimpleMemVLA 将 60 秒历史的决策延迟从 1.02 秒降至 0.68 秒，低于实测任务的 0.96 秒实时预算。
这一结果来自单张 H100、bf16、batch size 为 1 的设置。实现思路也很直接：连续两次决策共享大部分历史，机器人执行当前动作时，系统提前计算下一次仍会使用的历史前缀，并保存键值缓存。到下一次决策时，再处理新增内容并生成子任务。
这套精确流式推理流程与全量重算生成相同的子任务文本，但将共享历史的计算与动作执行重叠起来，减少了决策时的等待。
△共享历史的计算与动作执行重叠，缩短下一次决策的等待时间。
在更长上下文的延迟测试中，约 45 分钟历史对应 245k token，全量重算需要 32.1 秒，而流式决策路径缩短至 1.18 秒。这展示了计算复用的收益；超长上下文下，后台预填充与缓存开销仍会随历史增长。
真机展示
在三次不同布局的自主执行中，SimpleMemVLA 能依据遮挡前的视觉历史，按红→绿→蓝的顺序揭开盖子。
任务在真实双臂机器人上完成：机器人先用相同的黑盖遮住三块彩色积木，再按指定颜色顺序揭盖。此时当前画面已经看不到积木颜色，机器人必须根据之前的经历，判断每个盖子下是什么。
三次执行中，揭盖路径随颜色位置改变。第三段采用"中→远→近"的顺序，也说明机器人并非始终沿着固定方向扫描，而是在利用历史中的颜色与位置关系完成任务。
未来展望：从记住过去，走向从经历中学习
SimpleMemVLA 将原生上下文作为记忆，并在这一过程中涌现出视觉上下文学习能力。
未来，团队将引入更丰富的上下文信息，包括人类第一视角（ego）数据、机器人示教视频和自主执行历史。充分发挥模型的上下文学习能力，让上下文不仅帮助机器人记住过去，也成为它学习和适应的重要来源。
论文：https://arxiv.org/abs/2609.05533
开源代码仓库：https://github.com/OpenBMB/SimpleMemVLA
开源模型仓库：https://huggingface.co/collections/yinchenghust/simplememvla
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