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本文介绍了一种方法，将视觉-语言-动作模型中的动作生成分离为慢层和快层，从而实现实时反应式机器人控制，并将成功率从42%提高到97%，仅需10分钟的在线数据。
πR^2 提出了一种面向机器人操作的反应式实时流策略，将条件输入分为快速通道和慢速通道，并采用延迟自适应流调度，使得闭环重规划速度比基线策略快约4倍，成功率最高提升30%。