斯坦福与 NVIDIA 联合推出 RoboTTT，原生扩展机器人策略上下文窗口至 8000 时间步

斯坦福与 NVIDIA 联合推出 RoboTTT，将机器人策略上下文窗口原生扩展至 8000 时间步（约 5 分钟），推理成本恒定。

• 传统机器人策略仅能处理几帧（<0.1 秒），瞬间遗忘历史。RoboTTT 将上下文窗口提升三个数量级。
• 模型具备“肌肉记忆”，可长时间保持状态感知，提升复杂任务执行能力。
• 推理成本不随上下文长度增加，实现高效扩展。
• 该技术由李飞飞团队参与，体现机器人学习领域的重大进展。
• 看点：RoboTTT 可能彻底改变机器人长期任务执行能力，推动具身智能在工业和服务场景的应用。