GDN-Memory: Constant-Footprint Embodied Memory for World Models

4月 1, 2026 · 3 分钟阅读时长
三层记忆系统集成于 GE Slow-Fast 流水线
miracle-techlink / GitHub GDN-Memory 代码仓库(即将开源) GitHub GDN-Memory Demo · Bilibili 具身记忆系统演示视频 Bilibili

基于 Gated DeltaNet(GDN) 快权重矩阵构建的具身智能体三层分层记忆系统,集成于 Genie Envisioner Slow-Fast VLA 架构。

架构设计:

  • 第一层(物理层) — TTT 层嵌入 GE-Base(2B)的 28 个 DiT 块中,插于交叉注意力之后、FFN 之前。共享权重矩阵 W ∈ ℝ^{64×64},以 5 Hz 慢路径更新。
  • 第二/三层(物体层/行为层) — 位于慢路径外部。CLIP/DINO 从视觉潜变量检测物体,通过在线 GDN 更新写入 W_obj 和 W_person。记忆 token 经交叉注意力注入 GE-Act(160M,30 Hz)。

核心特性:

  • 无论片段长度,记忆占用恒定 256 KB
  • GDN 更新延迟 <1ms(SRAM 快权重计算)
  • 3D RoPE 空间编码用于物体-位置绑定
  • 双 CUDA 流 + 双缓冲调度

目标投稿: ICRA / CoRL 2026 | 归属:同济 CS × PKU DLIB × 智元机器人


演示视频


实验记录

分阶段验证:合成数据 → 真实场景 → VLA 集成 → 记忆鲁棒性 → 冷启动。


实验 A — GDN 物体记忆:合成数据验证   ✅ 通过

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在合成数据上通过 5 个子实验验证 GDN 核心机制。

假设结果
H1 容量N≤100 时检索率 100%;N=200 时 99.2%(4.5× 安全裕度)
H2/H3 在线更新1 次再观测后恢复率 99.8%;未移动物体干扰 0.0 pp
超参数鲁棒性全部 25 组(γ, η)组合 → acc=1.000
动量消融η_s≥0.8 有害,必须禁用
键值消融随机 CLIP 键仅比正交键差 6.3 pp

实验 B — GenieSim 真实场景验证   🔜 计划中

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将 GDN 迁移至 GenieSim home_g2(13 种场景变体),在智元 G2 机器人上使用真实 CLIP ViT-L/14 特征。

假设目标
H1N≤50 个物体时 hit@1m ≥ 80%
H220% 物体移动后:恢复 hit@1m ≥ 75%,未移动物体退化 ≤5 pp
H3≥10/13 场景单独通过 H1 + H2

实验 C — GDN + GE-Act 集成   🔜 计划中

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通过 attn3_hidden_states 将 GDN 记忆 token 注入 GE-Act 的 Action DiT。仅训练约 524K 的投影层(主干冻结),在 CALVIN、LIBERO 和 ICRA26 世界模型赛道上进行基准测试。

假设目标
H_C1/C2复现 GE-Act 基线(CALVIN Avg ≥ 4.0),标准任务退化 ≤5 pp
H_C3nDTW: 0.388 → ≥0.538(+15 pp),在 ICRA26 竞赛数据上
H_C4256 KB 下 GDN 达到 KV-Cache 上界的 ≥90%

实验 D — System 2 惊奇路由   🔜 计划中

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测试 System 2 显式事件缓冲区(K=100 槽,100 KB),以 GDN 更新幅度作为零成本惊奇信号 — 当 50% 物体同时移位时(System 1 单独退化 20–30 pp)保护记忆。

假设目标
H_D1System 1+2 未移动记忆保留 ≥ System 1 单独 +15 pp
H_D2缓冲区精确召回 hit@1m ≥ 95%
H_D3惊奇值单调递减,5 次重复后 ≤初始值 30%(巩固效应)

实验 E — System 3 持久先验   🔜 计划中

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测试可学习先验 token P ∈ ℝ^{32×256}(32 KB,部署时冻结),将冷启动探索步数从约 400 步缩短至约 180 步。

策略预期收益
A:32 个常见物体的 CLIP 文本嵌入(无需训练)−40% steps-to-80%-hit
B:MAML 元学习跨场景片段−57% steps-to-80%-hit
H_E2先验稳态差距在 500 步时 ≤3 pp(无长期干扰)
Liu Yue
Authors
Liu Yue (he/him)
具身智能基础模型研究者 / 初创公司创始人