잠재 메모리 토큰
모델의 연속된 임베딩 공간에서 과거 경험을 압축해 고정 길이로 표현한 벡터 토큰이다. 검색된 역사적 증거를 소형의 학습 가능한 슬롯으로 재구성해 현재 관찰 및 명령과 함께 self-attention으로 처리한다. VLA 모델의 추론 시점에 메모리를 직접 결합해 시계열 의존성을 반영하는 데 핵심 역할을 한다.