其杰出的泛化才能和對雜亂實際國際場景的適應性，運用Pytorch3D對OmniObject3D三維掃描物體數據集進行可微分烘托 ，

這種自動防護機制突破了傳統靜態防護戰略在魯棒性與適應性方面的瓶頸 ，動作和觀測空間。使其能夠有用地防護不知道進犯。

比較之下，然后進步體系對潛在要挾的辨認與適應才能 。促進了更快的收斂和更有用的學習。

關于強化學習骨干 ，別離證明了累計信息探究和OAPA的有用性（表1 ，迭代收集信息并增強本身魯棒性的才能 。

場景 下的交互進程用 標明 。PZ 、經過REIN-EAD結構改善Swin-S模型，  標明時刻步 的猜測丟失
，

△圖2：貪婪信息探究或許導致重復探究

第二，

首要