策略适应

机器人策略的提升取决于记忆、定向适应和更高难度的灵巧操作测试

这一时期的机器人学习工作集中于提高现有策略在扰动和稀疏反馈下的可靠性。Harness VLA 在冻结控制器外加入规划和重试。Prompt-Driven Exploration 搜索由语言条件控制的行为。DexVerse 说明这些控制为何重要：领先方法在其测试的灵巧操作任务上平均成功率只有 34%。