轨迹平滑度筛选指标被审计：SAL 区分力多来自时长混淆

Jaiveer Bassi 等人在 robomimic 真实数据上审计已发表的轨迹平滑度筛选指标，发现 SAL 的区分能力很大程度来自时长混淆：在 can/mh 数据上 SAL 的 AUROC 为 0.952，但仅用时长即可达 0.957；在时长匹配区间内 SAL 降至 0.628，而被 rinse 反对的原始平均加加速度 jerk 反升至 0.896。 论文还报告，用 TED 筛选使下游成功率相比同规模随机筛选下降约三分之一（0.240 对 0.360，p=0.0001，通过 Bonferroni 校正）；在 diffusion policy 下 TED 仍排名最差，但五个种子下该差距无法分辨。该研究被 NeurIPS 2026 RoboPAD Workshop 接收为海报。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。