Temporal Flow Policy 论文发布

研究者发布论文提出 Temporal Flow Policy（TFP），一种面向机器人策略记忆的方法。论文称，TFP 学习记忆动态以保留过去事件，并让记忆状态按实测时间间隔演化，而不是把每次更新视为等量时间。 论文将物理时间描述为机器人策略记忆此前缺失的维度，TFP 的提出即针对这一缺口。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。