論文の概要: ReflectWorld-MM: An Entity-Oriented Multi-Media Memory System for Open-Ended Video Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.09759v1
• Date: Mon, 06 Jul 2026 13:17:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.181682
• Title: ReflectWorld-MM: An Entity-Oriented Multi-Media Memory System for Open-Ended Video Streams
• Title（参考訳）: ReflectWorld-MM: オープンエンディングビデオストリームのためのエンティティ指向マルチメディアメモリシステム
• Abstract要約: ReflectWorld-MMは、オープンエンドビデオストリームのためのエンティティ指向マルチメディアメモリシステムである。 任意のストリームを取り込み、既製のアシスタントにプラグインする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.099856183300002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Building assistants that can continually watch the world, remember what they see, and reason over their accumulated experience is a long-standing goal, and recently multimodal agents equipped with long-term memory over video streams have attracted increasing interest. Unfortunately, existing systems either keep their memory inside the model context or in a flat feature store, and organize it around frames rather than around the persistent entities a stream is really about, which confines them to bounded videos and weakens their ability to track who and what reappears over time. In this paper, we propose ReflectWorld-MM, an entity-oriented multi-media memory system for open-ended video streams. It consists of three parts. The first is a perception front-end that turns a streaming video into entity-resolved observations under a bounded short-term memory. The second is a hierarchical long-term memory, grounded in human memory theory, that couples a multi-scale episodic memory, an evolving entity-centric semantic memory, and a procedural memory. The third is a complete realization, built for real-world operation, that ingests arbitrary streams and plugs into off-the-shelf assistants. Across six long-video and lifelong-memory benchmarks, ReflectWorld-MM achieves the best accuracy on all six, outperforming strong memory agents and a frontier model.
• Abstract（参考訳）: 世界を継続的に監視し、見ているものを思い出し、蓄積した経験を理由づけるアシスタントを構築することは長年の目標であり、近年はビデオストリームに長期記憶を備えたマルチモーダルエージェントが関心を集めている。 残念なことに、既存のシステムは、メモリをモデルコンテキスト内に保持するか、フラットなフィーチャーストア内に保持し、ストリームが本当に意味する永続的なエンティティではなく、フレームの周りに配置する。 本稿では,オープンエンドビデオストリームのためのエンティティ指向マルチメディアメモリシステムであるReflectWorld-MMを提案する。 3つの部分から構成される。 ひとつは、ストリーミング動画を、短期間のメモリ境界下での実体分解された観察へと変換する認識フロントエンドだ。 2つ目は階層的な長期記憶であり、人間の記憶理論に基礎を置いており、多スケールのエピソード記憶、進化するエンティティ中心のセマンティックメモリ、手続き記憶を結合している。 3つ目は、現実の操作のために作られた完全な実現で、任意のストリームを取り込み、既製のアシスタントにプラグインする。 リフレクションワールド-MMは6つの長ビデオおよび寿命メモリのベンチマークで6つすべてで最高の精度を達成し、強力なメモリエージェントとフロンティアモデルを上回っている。

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