يقدم الباحثون RoboTTT، وهي وصفة تدريب تمدد السياق البصري-حركي لنماذج الروبوت الأساسية إلى 8,000 خطوة زمنية دون زيادة زمن الاستدلال. تدمج الطريقة التدريب في وقت الاختبار في سياسات الرؤية-اللغة-الإجراء باستخدام أوزان سريعة يتم تحديثها عبر النزول التدرجي أثناء كل من التدريب والاستدلال.
- يتم توسيع طول السياق باستخدام إجبار الإجراء المتسلسل مقترناً بالانتشار العكسي المقطوع عبر الزمن.
- تتيح النهج التقليد في السياق لمرة واحدة، وتحسين السياسة فوراً، والمرونة تجاه الاضطرابات.
- يحسن RoboTTT الأداء العام بنسبة 87% مقارنة بالأساسيات أحادية الخطوة، وينجز مهمة تجميع من خمس دقائق وعشرة مراحل تفشل النماذج الأخرى في إنجازه.
- تتفوق النماذج المدربة بـ 8K-timestep context على تلك المُدربة مسبقاً بـ 1K timesteps بنسبة 62%，مُرسخةً طول السياق كمحور توسيع جديد.
يُعتبر المؤلفون هذا الأمر مهماً لأنه يفتح إمكانيات لمهام متعددة المراحل وطويلة الأفق، ويُظهر مكاسب مستمرة في الأداء الحلقي المغلق مع زيادة سياق التدريب المسبق.