待验证50% 置信事实精确时间

机器人轨迹数据的错误会沿时间维度传播，一个早期的错误动作可能导致后续整条轨迹偏离正常分布

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/19

首次发现

来源

Calibra：机器人学习数据集开源质检工具详解

相关事实

已验证行为克隆存在分布偏移（Distribution Shift）问题，模型在训练分布外状态下容易犯错并累积误差，机器人控制领域称为复合误差75% 相似待验证在自回归预测中，每一步的误差会叠加到下一步，导致长程预测迅速退化73% 相似待验证自回归生成的误差累积效应源于模型只能沿单一路径前进，误差以乘积形式放大70% 相似待验证多步Agent循环中，中间步骤的错误会以被污染的上下文形式传播和放大，产生错误级联现象70% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/775782

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/775782

MCP

get_claim(id=775782)