基准
Meta-World
轻量级元强化学习基准，包含50种桌面上机械臂操作任务，常用于测试策略的泛化与多任务学习能力
时间轴 (近 90 天)
10月19日
HexaShell在Meta-World开门任务中成功率为62%。
待验证50%
10月19日
当前基准（RLBench和Meta-World）偏向单臂固定基座设置，而工业产线常用7自由度机械臂或移动底座，结论迁移需谨慎。
待验证50%
10月19日
Meta-World是包含50种桌面上机械臂操作任务的轻量级元强化学习基准，常用于测试策略泛化与多任务学习能力。
待验证50%
9月1日
Meta-World提供了50个不同难度的桌面操作任务，RLBench包含100个任务且支持多种观察模式，CALVIN专注于语言条件下的长时序操作任务链，是机器人操控领域主要的仿真评测基准
待验证50%
9月1日
Meta-World、RLBench、CALVIN等基准测试平台提供了标准化的多任务评估环境
待验证50%
全部知识事实 (5)
待验证
HexaShell在Meta-World开门任务中成功率为62%。
50%待验证当前基准（RLBench和Meta-World）偏向单臂固定基座设置，而工业产线常用7自由度机械臂或移动底座，结论迁移需谨慎。
50%待验证Meta-World是包含50种桌面上机械臂操作任务的轻量级元强化学习基准，常用于测试策略泛化与多任务学习能力。
50%待验证Meta-World提供了50个不同难度的桌面操作任务，RLBench包含100个任务且支持多种观察模式，CALVIN专注于语言条件下的长时序操作任务链，是机器人操控领域主要的仿真评测基准
50%待验证Meta-World、RLBench、CALVIN等基准测试平台提供了标准化的多任务评估环境
50%