MAML Benchmark for Robot Learning是一个专注于机器人模型无关元学习的基准测试。该基准涵盖操作、导航、运动控制等多种任务域，比较了MAML及其变体（FOMAML、Reptile、MAML++、隐式MAML）在机器人控制中的表现。基准还评估了内循环步数、学习率、任务分布对MAML性能的影响，分析了不同方法在少样本适应和任务性能上的权衡。来源机构包括UC Berkeley、Google Robotics、Stanford等。