Attacca：面向长时程具身智能体的状态连续性目标导向控制

针对现有视觉目标条件策略只在目标已可见的孤立交互中评估、无法覆盖连续长时程任务执行的问题，研究者提出 Attacca，用于长时程具身智能体的状态连续性目标导向控制。该方法面向每个任务都从上一任务遗留状态（位置、朝向、被改变的世界状态）开始的场景，此时下一交互目标可能不在视野内。