넓은 과제 분포
목표 속도만 바꾸는 것처럼 좁은 과제 분포로는 완전히 새로운 행동의 빠른 습득을 평가하기 어렵다. Meta-World는 서로 다른 조작 기술을 포함하는 분포를 제안했다.
함께 배우기와 빨리 배우기
다중 과제 학습은 여러 과제를 함께 수행하는 정책을 배우고, 메타 학습은 경험을 바탕으로 새 과제에 적응하는 학습 방식을 다룬다. 두 평가의 학습 및 시험 조건은 구별해야 한다.
개별 과제와 통합 정책
원 논문은 개별 과제와 위치 변형은 학습할 수 있어도 여러 다른 과제를 함께 배우는 일은 어렵다는 비교를 제시했다. 한 과제의 성능만으로 통합 정책의 능력을 판단하기 어렵다.
일반화 조건
학습에 포함한 과제의 위치를 바꾸는 것과 보지 않은 행동 과제로 옮기는 것은 다른 일반화다. 사용하는 과제 묶음과 시험 시 허용된 적응 자료를 함께 확인해야 한다.