量子计算机尚未完成实用任务，现有设备规模小且错误率高。尽管有雄心勃勃的目标，独立研究者对其宣传表示质疑。量子计算在药物开发和材料科学中具有潜力，但仍面临技术挑战和高成本。

研究人员开发了一种名为“估计、推断和定位”（EES）的算法，使机器人能够在陌生环境中自主练习，提高在实用任务中的表现。该算法通过视觉系统定位和跟踪机器人周围环境，估计机器人执行动作的可靠性，并决定是否需要继续练习。实验结果显示机器人在几个小时内能够学会特定技能，比以往的框架更高效。研究人员希望结合真实和虚拟练习，加速机器人的学习速度。该研究有助于创建能够自主进化和改进的家庭机器人。