SARAM：面向机器人终身学习的稀疏适配器分配与复用合并方法

SARAM提出了一种终身学习框架，通过复用冻结适配器和仅在选定层引入新适配器，限制存储增长同时保持GPU内存和推理成本与任务流长度无关。在四个LIBERO套件中，SARAM匹配或超过基于适配器的方法，同时每个任务减少最多4.5倍的磁盘状态。在真实UR5机械臂上的实验进一步验证了其在顺序任务流中的保留能力。