DRAP 论文提出免回放持续学习方法，提升物理 AI 记忆保持

DRAP 论文提出一种面向物理 AI 的免回放持续学习方法，通过调节张量级可塑性增强机器人旧行为保持。该方法基于历史重要性、风险加权梯度和岭正则化局部线性模型，在 OpenVLA 的 KappaTune 固定子网络上评估，兼顾新任务学习与旧行为保持。