Contrastive Representation Benchmark for Robot Reinforcement Learning是一个面向机器人强化学习的对比表示学习基准测试。该基准评估了不同对比学习目标（CPC、SimCLR、MoCo、BYOL）和数据增强策略在机器人视觉控制任务中的表示学习效果。基准提供了多样化的任务集合和标准化的对比表示评估协议，分析了负样本数量、温度系数、增强强度对表示质量和下游策略性能的影响，并比较了对比表示与其他表示学习范式的优劣。来源机构包括MIT、CMU、Oxford等。