Songyan Dynamics kompaniyasi HERON seriyasidagi ikkinchi model boʻlgan HERON-CRA (Context Reinforcement Action Model) ni taqdim etdi. Bu model oʻtgan hafta eʼlon qilingan HERON-World Modeldan keyin chiqarildi. Kompaniya HERON-CRA ni kontekst, kuchaytirilgan oʻrganish va harakatlarni birlashtiruvchi fundamental model sifatida taqdim etadi, u robotlarga vazifalarning tarixini eslab qolishga, xatolarni tuzatishga va koʻp turli robotlar oʻrtasida koʻnikmalarni oʻtkazishga yordam berish uchun moʻljallangan.
Bu chiqarish uchta asosiy komponent bilan ajralib turadi. Kontekst Eksperti (Context Expert) multimodal tarixni 4D strukturaviy vaqtinchalik tokenlarga kodlaydi, bu siyosatning faqat joriy kadrni emas, balki bir daqiqadan ortiqroq xotira oynalarini ham hisobga olishiga imkon beradi. Kuchaytirilgan Oʻrganish Mexanizmi (RL Engine) yengil qoldiq aktyor-kritik sifatida ishlaydi, u Kontekst Ekspertining muzlatilgan kalitlari va qiymatlarini qayta ishlatib, simulyatsiya oʻzi chetga chiqishni boshlaganda tuzatuvchi harakatlarni oʻrganadi.
Turli tanalar orasidagi oldindan oʻqitish (Cross-embodiment pretraining) tananing operatsiyasi, simulyatsiya, UMI uslubidagi maʼlumotlar va turli manipulyatorlar, gʻildirakli platformalar, ushlagichlar va chabuk qoʻllar bilan yigʻilgan birinchi shaxs videolari kombinatsiyasini oʻz ichiga oladi. Bu oʻqitilgandan soʻng, modelni kamroq sozlash zarurati bilan yangi morfologiyalarga qoʻllash imkonini beradi.
Namoyishlar eʼlon qilingan samaradorlik oshishini taʼkidlaydi. Yumshoq obyekt bilan qoʻltinaklarni yigʻish vazifasida Scalabot faqat simulyatsiyadan foydalanilganda muvaffaqiyat darajasi 38,5% dan 97,8% gacha oshganini bildirmoqda, RL Engine faollashtirilgandan soʻng. Alohida videolar uzoq muddatli kofe tayyorlash ketma-ketligini — havaskorlikdan sut quyishgacha — 30 soniyadan kam vaqtda yakunlashni koʻrsatadi. Bundan tashqari, ushbu koʻnikmalar oilasining ARX manipulyatori va Noetix M1 gʻildirakli humanoidi oʻrtasida oʻtkazilishi namoyish etildi. Model shuningdek, tutish paytida stakan siljiganidan keyin tiklanish va qisqa muddatli koʻrinish buzilishida baʼzi harakatlarni davom ettirish qobiliyatiga ega.
Texnik nuqtai nazardan, Kontekst Eksperti va Harakat Eksperti transformyerlar aralashmasi sifatida oʻqitiladi. Kuchaytirilgan oʻrganish yoʻli vaqt farqi cheklovlari bilan qiymat modelini qoʻshadi va qoʻshimcha apparat xavflari boʻlmagan holda HERON-World Model orqali tasavvur qilingan traektoriyalarni ijro etishi mumkin. Garchi mustaqil jamoalar qoʻltinak va kofe yigʻish metrikalarini oʻz uskunalari bilan takrorlamoqchi boʻlsalar ham, bu chiqarish uzoq muddatli kundalik manipulyatsiyalarni bajarish uchun aniq algoritmni — xotira, qoldiq RL va tanalararo oldindan oʻqitish — taqdim etadi, bu bitta qadamli namoyishlardan tashqarida joylashgan.