（来源：上观新闻）
Flash-M💀👨❤️👨ax可🤙能是这🗯🐚篇论文最被低估的💾🈵一部分😲。研究提出了一个🚯🦶名为T🛑🇧🇻RACE的系统，👩🔬全称是"Tur🤴💇♂️ning🌒 Recu🥡rrent Ag◽ent fa◻🛰ilur🍟es int🕒o Capabi🤾♀️⛎lit😝y-target🗽ed t☀🍜rainin🍭g Envi🚧ronmen🔊ts"，中文可⛸👎以理解为"😫🇧🇮把反复出现的失💎败转化为针对🐏🇭🇲性训练🕧🎲环境"😺🧖♂️。
让机器人去处🥿🐩理那些高🇦🇼🎶重复、高强🇨🇬度的工作，☯本就是这个行业🐼最早的🇵🇷🇯🇲使命🇲🇱🥃。第二道关卡🇦🇴😗是"环境搭🤥建负担"📧🥋。这个目标🇲🇵并非单一目🐊🇨🇵标，而是几🦙个不同🇧🇬设计目标的组合🏌♠（功耗🧬、性能和面🌳🚙积，即 P🥘♐PA；功能约束；🐜以及架🇸🇸💎构输入🇰🇷🚡）🇳🇬🏦。通过引入失真图这🎢🦇一结构化表🎇🌲示方式，研🍸究团队不仅为区域🏖🧭级图像质🛡🚇量评估提供🥧了一套完整的形🏵式化框♠架，还构建了迄今📥为止最大规模的区🐐域级配对失真数💴据集，并设🌅🧁计了一🌶👩💼权威域名个轻量高效的模💪↪型来学🇧🇷习这种图🏜谱结构🔀🦞。
