（来源：上观新闻）
**六、不✅只是纸上谈兵：在💐🦅经典游戏控制⚔任务上的验证**🥵 为了排除"成功👨👩👧👦🧠可能只是因为在🤣〽某个特定训练框架🔝下的系统优化🍟"这一疑虑💌，研究团队把🐜⏮SPPO移植到🈂⏮了五个经典的🧒🔑强化学习控制任🎹🎌务上：精⛪密版Ca🈹👨🎓rtPo🕑💇♂️le（🇧🇭🤜控制杆🏴子不倒）、Mo🇪🇸🇵🇹untai👊🇧🇳nCar（🧘♂️🤵让小车爬上🤥🛒山）、Ho↩pper（双足机⛹️♀️器人前进）、🕣Luna🔐rLan✝8️⃣der（🏊🆚月球着陆器着🥤陆）和Pe💞ndulu🤚🌚m（保持摆杆📏💿直立）🌻👨👧👧。
你扫一眼🍛就能发现：左边🚀那张整体有点暗，⬛但右边那张的®⚫天空部分🧟♂️🇻🇬出现了颗粒感🇪🇺，而两张照片的🥺草地区域🇷🇸都还不错💗。Muo🕕n优化器 V4📢👩🦰训练中绝大多数参🚎👨🔧数优化用👭💗的不是AdamW🤽♂️，是Mu🇵🇾🥞on📩👩🎤。
这就是这篇论文😨要解决的问题所在👏——不🍉是让AI📯写一段代🍯🏴☠️码，也不是让🏺🛣AI回答一🚏👐道题，而是让🌽AI像一🎧🕢名真正的科研工程🚃🕧师那样，🙅🏓端到端地🚻完成整个机👨👦👦器学习研🇮🇶究的复👨🎓现与优化流程🌮。
