DemoStartの性能は、デモンストレーションの質や量に大きく依存します。質の高いデモンストレーションが提供されると、DemoStartはそれを基にしてより効果的な初期状態を生成し、学習プロセスを加速させることができます。具体的には、デモンストレーションが成功した状態や、タスクの重要なステップを含む場合、これらの状態を利用して、より効果的なトレーニングが可能になります。一方で、デモンストレーションの量が少ない場合でも、DemoStartは自動カリキュラム生成メカニズムを活用して、少数のデモから学習を進めることができます。しかし、デモの質が低い場合、例えば不自然な動作や不完全なタスクの実行が含まれていると、学習したポリシーが劣化し、最終的なパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります。したがって、DemoStartの性能は、デモンストレーションの質と量のバランスによって変化し、最適な結果を得るためには、質の高いデモをできるだけ多く収集することが重要です。