> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://ki-china-daily.de/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# IROS 2026 ehrt LT-Mem, Beita Wuxian stellt Speichersystem BetaMem vor
- URL: https://ki-china-daily.de/iros-2026-ehrt-lt-mem-beita-wuxian-stellt-speichersystem-betamem-vor/
- Published: 2026-10-22T04:00:51.000Z
- Updated: 2026-10-22T04:20:48.000Z
- Description: Die Robotik-Konferenz IROS 2026 hat ihren Best-Paper-Award in Pittsburgh an die Arbeit LT-Mem vergeben. Aus knapp 2000 eingereichten Beiträgen wurde damit ein Verfahren ausgezeichnet, das Robotern …
- Author: Harald Wittmann
- Tags: Bericht, 2026-10-22, Robotik, Leiphone neueste

Die Robotik-Konferenz IROS 2026 hat ihren Best-Paper-Award in Pittsburgh an die Arbeit LT-Mem vergeben. Aus knapp 2000 eingereichten Beiträgen wurde damit ein Verfahren ausgezeichnet, das Robotern erlaubt, beim erneuten Besuch eines Raums die gesamte Veränderungsgeschichte eines Objekts zu speichern, statt nur den letzten gesehenen Zustand. Monate zuvor hatte sich das chinesische Start-up Beita Wuxian bereits auf dieses Thema konzentriert.

Mitgründer Tao Shuai hatte im Mai in einem Interview erklärt, das Fehlen eines langfristigen, multimodalen, raumzeitlichen Gedächtnisses sei der zentrale Punkt, den das Team zuerst lösen wolle. Das Team veröffentlichte daraufhin die Gedächtnisarchitektur BetaMem, das Weltmodell BetaWAM 0.1 und den Roboter Duomi. Am 20\. Oktober stellte das Team auf arXiv eine Arbeit vor, die Schreib-Lernverfahren, Beweisverwaltung und Selbstverbesserungsmechanismen von BetaMem beschreibt. Mit einem offenen 9B-Modell (Qwen3.5-9B) zur Gedächtniserzeugung erreichte BetaMem nach Angaben des Unternehmens auf vier Benchmarks – M3-Bench-robot, LoCoMo, OpenEQA und EgoLifeQA – jeweils die besten bisher gemessenen Werte.

Bei Aufgaben zu Mehrfachdetails, mehrstufigen Schlussfolgerungen und Personenverständnis auf M3-Bench-robot lag BetaMem laut der Veröffentlichung um 15,96, 23,51 beziehungsweise 27,93 Prozentpunkte vor dem stärksten Vergleichssystem. In einem Ablationsversuch sank die Genauigkeit auf M3-Bench-robot von 48,08 Prozent auf 38,61 Prozent, wenn die Verknüpfung zu den Quellbelegen entfernt wurde. Der Anteil regelkonformer Schreibaktionen stieg von 50,9 Prozent auf 86,2 Prozent und lag damit über dem Lehrermodell mit 72,0 Prozent, während der Token-Aufwand pro Eintrag von 224 auf 118 sank. Beim Personenverständnis erreichte das System 78,43 Prozent.

Die Veröffentlichung selbst benennt noch offene Punkte: Es fehle ein unabhängiger Nachweis, dass sich das Gedächtnis mit fortgesetzter Nutzung verbessert, sowie reale Langzeitdaten aus Haushalten. Der Ende September vorgestellte Roboter Duomi soll laut der Meldung hierfür als Testfeld dienen.

Offen bleibt: Die genannten Leistungswerte zu BetaMem stammen ausschließlich aus der eigenen Veröffentlichung von Beita Wuxian, eine unabhängige Überprüfung liegt nicht vor.

Quelle: [Leiphone neueste](https://www.leiphone.com/category/ai/jvyFCFgqJxJtOvjo.html?ref=ki-china-daily.de)