RACE：免rollout的机器人策略检查点排序指标

Changyeon Kim、Yekyung Nah、Kimin Lee 提出 RACE，一种无需实机 rollout 的机器人策略检查点排序指标：用一组固定的成功轨迹为动作偏差设定状态条件阈值，再以连乘方式累积评分，使较大偏差削弱后续参考预测的权重。作者称，平均验证损失惩罚动作偏差却不考虑策略能否从中恢复，且对后续参考预测给予同等权重。 作者报告，仿真中 RACE 在不同验证来源下优于基线，部分基线在验证集变化时明显退化；在真实机器人上，其排序在所评估的策略骨干和不同难度任务上与部署成功率一致。扰动分析显示，即使基线反应相近，RACE 也能区分对任务成功影响明显不同的偏差。上述结果来自 arXiv 预印本，尚未经同行评议。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。