MemoryVLA(ICLR'26, MemER 직접 병렬군) 필수 추가, VPWEM(코드 있는 유일 모바일-검증 메모리법) 강력 권장.실험계획서의 core-9 baseline은 lit-review 기반 고전 메모리 아키텍처(SMT/GTrXL/TTM 등)로 구성됐다. 그러나 reviewer는 "왜 최신 memory-VLA와 비교 안 했나"를 반드시 묻는다. 사용자가 지목한 github.com/avanturist322/awesome-memory-vla(VLA+memory 61편)를 한 편씩 보고, SceneMem regime(PandaOmron 모바일·room-scale·~6.8분·8,170프레임·멀티태스크·offline autoregressive recall)에 맞는 baseline을 코드/학습코드 유무 중심으로 선별.
5개 병렬 조사 에이전트가 batch당 ~12편 담당. 각 논문: arXiv 초록 + 공식 repo README를 실제로 열어 (1) 메모리 계열 (2) regime/sim env (3) 코드 상태 (4) backbone (5) BasePolicy/B1 harness 통합비용 평가. 코드는 "coming soon" vs 실제 release를 repo 직접 확인으로 구분. 원자료: tmp/baseline_scan/batch_{A..E}.md, 통합본: claude/260519/research-memory_vla_baseline_scan.md.
| Method | venue | repo (★) | regime | 통합 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|
| MemoryVLA | ICLR'26 | shihao1895/MemoryVLA (245) | LIBERO-5 (tabletop) | Med | 필수. MemER 직접 병렬군, 자기완결 학습코드 |
| VPWEM | 2603.04910 | HarryLui98/code_vpwem (9) | MoMaRT 모바일 | Med | 코드 있는 유일 모바일-검증 메모리법 |
| HiF-VLA | CVPR'26 | OpenHelix-Team/HiF-VLA (56) | LIBERO/CALVIN | Med | OpenVLA backbone = core-9 동일계열 |
| CronusVLA | 2506.19816 | InternRobotics/CronusVLA (99) | SimplerEnv/LIBERO | Low-Med | SLURM/FSDP가 우리 클러스터 정합 |
| Mixture-of-Horizons | ICML'26 | Timsty1/MixtureOfHorizons (54) | LIBERO/RoboTwin2 | Low-Med | A1 chunked ablation과 직결 |
| ContextVLA | 2510.04246 | huiwon-jang/ContextVLA (18) | LIBERO | Low | 최경량 메모리 baseline (압축 하한) |
| KC-VLA | 2603.01465 | cytoplastm/KC-VLA (13) | ManiSkill | Med | A3 keyframe ablation 외부근거 |
| EvoVLA | 2511.16166 | AIGeeksGroup/EvoVLA (126) | Discoverse-L | Med | RL-finetuned 비교 요구 시 |
| Gated Memory Policy | 2604.18933 | real-stanford/gated-memory-policy (30) | MemMimic (short) | Med | GTrXL/TTM 옆 gated 계열 보강 |
| Method | venue | 왜 중요 | 액션 |
|---|---|---|---|
| HAMLET | ICLR'26 | 유일하게 RoboCasa Kitchen 검증(동일 sim 계열), moment-token, backbone-agnostic | daeone0920@kaist.ac.kr 조기코드 |
| EchoVLA | 2511.18112 | 모바일 매니퓰 + scene+episodic memory = PandaOmron 최근접 임베디먼트 | xdliang32@gmail.com / 2–3주 재현 |
| "Scaling Short-Term Memory…" 명칭 미검증 | ICLR'26 | 직접 RoboCasa 평가, gated-attn+hierarchical 압축, ~600프레임 | OpenReview 5SMNtmJFGa 코드 확인 |
| Long-VLA | CoRL'25 | phase-aware 멀티태스크 마스킹, L-CALVIN가 subtask 분해와 구조적 근접 | "coming soon" release 모니터링 |
Offline-recall은 본질적으로 long-egocentric-video memory-QA → robot 액션헤드 없는 순수 VLM long-video-memory가 직접 적용. RoboMME류 robot-only 벤치엔 없는 계열.
| Method | 계열 | Track A 적합 |
|---|---|---|
| VideoMem (2512.04540) | VLM ultra-long video adaptive buffer+PRPO | 최적 순수-VLM, 코드없음·논문재현 가능 |
| VLM² (2511.20644) | dual working+episodic, egocentric 공간추론 | Track A 정렬, 코드없음 |
| Notes-to-Self (ICRA'26) | language-scratchpad memory | 우리 narration-as-memory와 동일 메커니즘, 인용+모니터링 |
RoboMME(ICML'26): 가장 근접한 동시기 메모리 벤치 — 단 ManiSkill 고정베이스 tabletop·isolated probe·teacher-forcing 허용. 우리는 room-scale 모바일·8,170프레임 연속·no-teacher-forcing → competing 아님, complementary. MEM(2603.03596): 모바일·15분 키친으로 regime 최고지만 closed π0.6 → 재학습 불가, SceneMem 필요성의 최강 motivation 인용. 그 외 RMBench/RoboCerebra(NeurIPS'25)/RoboHiMan/LongBench/MIKASA-Robo(ICLR'26)/CALVIN/LIBERO-Mem(AAAI'26) = 관련 벤치 인용.
① core-9 갈아엎을 필요 없음 — anchor(Blind/GT-Oracle/OpenVLA/MemER) + 자체구현 고전계열(SMT·TTM·GTrXL·Recurrent BC·DT) 유지 위에 코드 있는 최신 memory-VLA 3종(MemoryVLA·VPWEM + HiF-VLA|CronusVLA)을 얹으면 "최신 비교 누락" 리뷰 리스크 소멸.
② MemoryVLA는 필수 — ICLR'26, 자기완결 학습코드, MemER의 직접 병렬군(perceptual-cognitive vs retrieval)이 핵심 비교쌍이 됨.
③ regime 차별화가 데이터로 입증 — 61편 분포 자체가 SceneMem novelty 근거. ④ Track A 독자성 — VLM long-video-memory + language-scratchpad는 robot-only 벤치엔 없음 → Track A를 별도 leaderboard로 키우면 동시기 벤치와 비중첩 기여.
MemoryVLA·VPWEM·CronusVLA repo clone → scene_mem_v2 → BasePolicy 어댑터(P0 critical-path)와 통합. HiF-VLA는 OpenVLA 계열이라 core-9 OpenVLA 파이프 재사용.
HAMLET(RoboCasa 직접) · EchoVLA(모바일 임베디먼트) · ICLR OpenReview RoboCasa 논문. 받으면 primary, 데드라인 내 무응답이면 related-work.
실험계획서 §1 baseline suite 재구성(업데이트 섹션), context.md 갱신. novelty 문구 수정은 보류 유지하되 본 스캔의 "regime 공백" 데이터를 차별화 표 근거로 활용 가능.