TRIの研究は約1,700時間分のロボットデータと4.7万回超のシミュレーション評価・1,800回の実機評価という大規模な検証を経ており、単一モデルが数百のタスクを学習しデータ量を最大80%削減できるという定量的な成果を示している点が評価されている。
ロボット基盤モデル研究の学術的・実用的信頼性を評価したい研究者・企業向け。
定性的な実演デモにとどまらず、大規模な定量評価を伴う点が他の研究プロジェクトとの違いとなる。