（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SP🉐PO移植到了五😺个经典的强化学习🤴🇳🇬控制任务上：精🕹密版Car😉👨💻tPo🇬🇪le（控制杆🗞🦗子不倒🗣）、Moun📓tai⚱🇨🇬nCar（让小车☦🇼🇫爬上山）🐔🥯、Hopp🍗🥈er（双🗜👕足机器人前⛪🇧🇶进）、Lun🎷🧽arLan🏪⏰der☯🔗（月球着陆✔器着陆）和Pe🧝♂️🎿ndulum👨💼（保持摆🇲🇴杆直立）🍞📔。
与传统方案◾🍹相比，T🚄🦹♂️hus 体积更👩❤️💋👩小、功耗更低，🇱🇾处理复🤡💝杂运算时🧘♀️也更省电，因此👨尤其适合空间有🌡🌊限的小型设备🍅。TRA🐵CE系统的核心出🚳🌌发点，正是要🧸0️⃣打破这种笼统训🗳练的局限♥🚜，转而采用精🍟💉准的诊断与针对🔕性的补强🇰🇵。
而在这一轮变📓革中，AI🏝创造的角😛色本身，正在成🇰🇷为一种“🚱永久资产”🎤🐐。成不成不知道🇷🇼💬，但方向是对💨的🦢🌁。Medi🧞♂️⛓um级别中，一张🇦🇿🇹🇷图是单一失真，另🕹一张每个区域的🦴🔷失真类型各不相🥩🚔同，识别难🤸♂️度增加🤭。而WALL👹-B所采用的世🇱🇧🈴泛站程序界统一模型（WU💒M），则是一⛅🇵🇦次彻底的重🌊🇧🇻构🧥。
