**EmbodiedMemory-Bench：评估长时程具身智能体记忆能力的新基准**

_EmbodiedMemory-Bench: Benchmarking Embodied Memory for Long-Horizon Embodied Tasks_

> 针对长时程具身交互中智能体记忆维护困难的问题，研究团队提出 EmbodiedMemory-Bench (EMem-Bench) 基准，包含 2,554 个交互片段，重点评估细粒度视觉记忆、动态状态追踪等四项关键能力。同时发布外部记忆系统 Embodied-Memorizer (EMem) 及 8B 参数策略模型 EMem-8B。实验表明，现有模型在记忆能力上表现薄弱且不均，而 EMem 系统在匹配骨干网络下表现最佳，并能显著提升开源及专有多模态大模型的性能。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-29 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.28236)