RobustRLlib 鲁棒强化学习库与基准发布

2026年10月26日，arXiv Robotics 刊出 Xi Chen 等作者的报道，介绍 RobustRLlib 这一以算法为中心的鲁棒强化学习库与基准。该库在统一接口下集成 17 种代表性在线、离线与安全强化学习算法，并配套覆盖真实世界偏移及人形机器人、视觉-语言-动作任务的评测平台。系统在 273 种扰动配置上完成评估，给出当前鲁棒强化学习算法的能力图谱，显示部分场景仍存在明显鲁棒性差距。项目已开源，提供可复现、可扩展的代码库。目前进展为库与基准对外发布并开源，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。