更智能地记住：用于机器人记忆的视觉历史压缩器和双曲体验空间

长视野机器人策略需要紧凑地访问最近的观察结果和可重用的经验，而不扩展视觉-语言-动作（VLA）上下文。我们推出 Remember Smarter (RS)，这是一个即插即用的模块，具有互补的视觉历史和双曲线经验记忆分支。其视觉分支使用双向空间 Mamba 和因果时间 Mamba 压缩多视图补丁历史，然后通过残余交叉注意力将所得记忆暴露给面向动作的隐藏状态，同时保持 VLM 视觉词元流不变。其经验分支将成功的最终层 VLM 状态存储在 Poincare VAE 空间中，分层组织它们，并将检索到的经验异步转换为测地线提示标记，而不会阻止动作推理。当适应 pi0 时，RS 将 LIBERO-Plus 上的总成功率从 53.6% 提高到 70.6%，并在旨在评估内存保留和体验利用率的真实机器人实验中实现了显着的性能提升。