GLST记忆分解导航框架被CoRL 2026接收

Yousef Liang等提出GLST记忆分解框架，用于在线链式目标导航，将隐式信念拆分为全局-局部空间与长-短时间表征以支持长时程推理，并引入目标条件奖励平衡探索与利用。仿真多地形实验显示其链式目标导航性能优于基线，Spot四足机器人实机实验进一步验证该框架，论文已被CoRL 2026接收。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。