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新的 $\pi\mathbf{R}^2$ 方法提高了 AI 策略的反应性和实时控制能力

研究人员开发了一种名为 $\pi\mathbf{R}^2$ 的新方法，可增强大规模操作策略的反应性。该方法解决了感知到行动管道中的延迟问题，使策略能够更有效地对实时感官输入做出反应。$\pi\mathbf{R}^2$ 通过将条件分解为快速和慢速通道，并适应不同的硬件延迟来实现这一点，从而在动态控制任务中实现更快的重新规划和更高的成功率。