GROVE：从流式视频经验中构建并推理时间分层记忆

GROVE 是一个免训练框架，用单一因果增长的记忆统一反应式视频问答与主动辅助，支持多尺度检索。它把细粒度感知证据逐步整合为带时间戳的时刻、连贯片段和跨天重复模式，每层配对应的检索技能。在 MM-lifelong 和 EgoServe 等基准上，GROVE 取得所比较方法中的最佳结果，消融显示各时间层与访问技能互补，跨多天证据时模式层收益最大。代码将发布于 GitHub。