RobustRLlib发布：统一17种鲁棒强化学习算法

Xi Chen等作者发布RobustRLlib，一个以算法为中心的鲁棒强化学习库与基准，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，并配套覆盖多种现实偏移及人形机器人、视觉-语言-动作任务的评测平台。 作者称，该平台在273种扰动配置上系统评测，给出当前鲁棒强化学习算法的能力分布，显示哪些场景仍然有效、哪些仍存在明显鲁棒性缺口。项目以开源形式提供代码、项目页和教程，供复现与扩展。 上述评测结论来自作者自述，尚未经独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。