更长的机器人记忆与更快的预测成为实用的控制机制
近期的每日证据将预测性监督与部署效率视为并行问题。当前论文将两者联系得更紧密：只有在控制运行时成本的前提下，更长的历史、预期运动和模拟结果才能改善控制。真实机器人和基准测试中的结果颇具潜力，但大多数结果仍局限于单独的任务套件和内部报告的评估。
主题概况
Robustness Evaluation
面向机器人部署的定向评估与时间监督
机器人部署团队可以利用结构化测试发现环境故障，同时不抹去任务相关的感知能力；可以将预测性触觉监督应用于承载记忆的策略状态；还可以把模拟 rollout 与有选择地进行的硬件测试结合起来。每项改动都针对基准性能与可靠实体运行之间的一个具体差距。