Jad Yammine, Malek Wahidi, Abrar Anwar, Yan Chang, Mihir Acharya, Anthony Rizk · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28624 · open-access PDF
وتتطلب فروع روبوتات المقاولون باستمرار مراقبة الظروف التشغيلية، ولكن الحفاظ على هذه الملاحظات كذا الذاكرة السينمائية المستخدمة مرة أخرى تكلفة كبيرة من الحسابات والاتصالات والتخزين. على سبيل المثال، قد يتطلب تحليل مقاطع الفيديو من عدة روبوتات في عدة تغييرات. نحن نقدم IndustrialRemembr، نظام الذاكرة المشتركة في الوقت الفعلي الذي يزيد NVIDIA ReMEmbR إلى فروع روبوتات وتقليل الحسابات على الجانب المورد من خلال إنتاج توصيات المسرح فقط على الطلب.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Warehouse robot fleets continuously observe operational conditions, but preserving these observations as reusable semantic memory incurs substantial computation, communication, and storage costs. For example, explaining recurring aisle blockages can require reviewing video from multiple robots across several shifts. We present IndustrialRemembr, a shared spatiotemporal memory system that extends NVIDIA ReMEmbR to robot fleets and reduces server-side computation by generating scene descriptions only on demand. On each robot, an NVIDIA Jetson encodes video clips into retrieval embeddings with Co
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.28624, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange