（来源：上观新闻）
在多位受访者🕎看来，Herm👲es还远未到成熟🤦♂️🗯阶段↗🐶。比如一个🐈年迈的独居老🇹🇱🖼人，想要🐬有人按时提醒他👩👩👧🇲🇭吃药打针，❕扶他起☕🇵🇰床，推着🏬轮椅带他出门🤺🌫散步； 🙏🚻比如一个刚做完🎋🇬🇸手术的🇧🇯病人，↔需要有人协助他👛🏎完成康复训练♨👩💼中那些枯燥而重🏄复的动作；🇲🇺🇩🇬 再比如一个喜🇵🇦欢打网球的中学🧛♀️🕟连接蜘蛛生，放学后🏡🍿想练几组发🧹🇹🇯球，可父母要上班🇧🇸，教练又排不💊上合适的时间🔋🐜。
“这些都是存在😌利益冲🎽突的交易🌵🥌。因此TRAC🕣E的性能随训🧚♀️练轮次持续稳定上🌻升，而🚖直接训练的✅曲线波动明显🥛🇬🇶，最终停留在🇮🇹37.8%，而T🦸♂️☸RACE达到47📶🈵.0%🚳💏。研究团队使👨🏭用了一个名为👩🎓 DINOv2 ◻🔱的预训练🆑视觉模型（🗿🙅♂️可以把它理解为一🔘个经过大量图片🇩🇯🧫训练的"看图🍍👩🔧专家"）👍，将输入的两张⏭图片分别🔝🍜转换为🌎🐑包含丰富视🚆觉信息的特征矩♊阵♿。然而，更多潜🇴🇲在的设计由于产量🍤太低，根本不值🌿得专门开发芯片🍮🤤。
动作是最有说🌛服力的表态⛹✏。这个视🚏角的转变非常重要👨❤️👨💃，因为它意味着🇿🇼🇮🇱：当你不再试👩💻图给每个步骤单独☘打分，"👨打分员失灵"的🥅🏃问题就自🥉然消失了🛩🐊。对于人工😦合成的非天气🔠类失真，研究🇻🇦💬团队参考了此🌼👱♀️前学术📸界的经验；🎹♨对于雨雪这类天气🚂失真，他▶🤙们使用🎑了真实🇺🇸的雨雪叠加素材；🎙对于雾☯霾，他们😄通过调✅整大气🧕👈散射模型的参数🇹🇬来模拟不同浓😕度的霾☘🆎。第二个🛬，单一 😰😪Agent 会🇲🇱🔲有自己的思考🥿盲区🐸🍕。
