（来源：上观新闻）
这个发现让研究团⚜❓队想到了一🧼个问题：既然框架🍦👳♀️切换才🕯👨🏫是关键，我们能🧰不能在保留这个框🍥😍架的同时，☕🍣摆脱多采样的高⛷🌟昂代价？ **三📴、SPP🚄⚖O：用一个聪🤤明的"🇲🇶🔗预测员🇰🇮🕺"替代一批答🕔案** 基🥧于上述洞察，🍹研究团🆕队提出了他们的新🐵方法：SP🍒PO（序🌎🖕列级近端策🦕略优化🦎）💺。
**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♠CartP🎫ole（控制杆子👩👧👧🇽🇰不倒）🆚、Mou◽ntainC🦁ar（让小🏋🇬🇮车爬上山）、H💯👩🎨opp🧸er（双足机器🇮🇲人前进）、L⏯unar💱🇸🇦Lande↩📉r（月球着陆😚器着陆🇰🇿🇧🇸）和Pe😀ndulum😭（保持摆杆直🔬📂立）🌇🇱🇸。
