模拟通过但现实世界回归
当从模拟转向硬件时，由于接触变化和重置漂移，团队看到了重复的策略回归。
用于加快策略迭代的真实强化学习环境
机器人团队从大量模拟测试转向持久的现实环境，并提高了基准可靠性。
- 持久环境细胞可重复的复位逻辑和稳定的传感器同步。
- 失败重放仪表板回归集群的快速分类和场景级跟踪。
- 政策门检查每次促销前进行基准控制。
- 基准通过率： 58% -> 84%
- 每个版本的回归事件： 下降 47%
- 发布置信度得分： 上涨31%
机器人团队从大量模拟测试转向持久的现实环境，并提高了基准可靠性。
当从模拟转向硬件时，由于接触变化和重置漂移，团队看到了重复的策略回归。