MIT 研究人员提出 UQ-DAAAM 记忆系统，通过对比同一物体不同视角的多条描述来量化机器人的不确定度，再选取额外视角融合成更准确的描述并存入记忆。该方法能解决约 92% 物体的歧义，每个物体仅需额外 2 条描述，物体描述准确率比 SOTA 提升 5%。

系统可在移动机器人上实时更新不确定的记忆条目。