**机器人策略记忆中的缺失维度：引入物理时间流**

_Physical Time as a Missing Dimension of Robot Policy Memory Dynamics_

> 研究指出现有机器人策略记忆忽略了时间跨度对动作的影响。新提出的 Temporal Flow Policy (TFP) 将物理时间作为记忆演化的关键维度，通过学习记忆动态来保留历史事件并随时间流逝更新。实验证明，TFP 在复杂操作任务中表现优异，能够根据时间间隔调整动作，证明了将机器人记忆视为随物理时间演变的状态的重要性。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-10-15 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.20524)