深度分析 ReCAPA：以Sinkhorn對齊與Score-field進行層級預測校正，降低具身代理的錯誤級聯 面對長程多步任務的語意漂移與級聯失敗，ReCAPA以層級預測校正跨動作子目標與軌跡三層進行預測與對齊。透過Sinkhorn與Score-field強化提示與軌跡分佈對齊，訓練時回饋更新動作生成器以提前修正偏差。實驗在多個具身代理基準上顯示效能超越強基線，並提出量化錯誤傳播的新指標。
