DART-VLN提出一种无需训练的推理时框架，针对离散视觉语言导航中的历史记忆过时、证据冗余和局部来回倒退问题，引入测试时记忆衰减与下一跳反循环惩罚。作者在R2R和REVERIE上报告称，该方法可保持或提升导航表现、减少运行时间，并缩短轨迹。
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