（来源：上观新闻）
该项目的工🚶🔐作流程如下：🤽♀️ 01 首先🧒利用小规🕝🙍♂️模真值轨🏆🇮🇲迹训练逆动力🚰学模型🇧🇶🃏（ID🇳🇮M：In💖verse🇹🇿❌ Dyn👨✈️🚽amic📣🇧🇻 Mode🖼🔨l），使🇨🇻🦷IDM在仅观察🇦🇬视频时推断📛🇨🇭细粒度的键🇲🇸🍥鼠动作序列； 🦹♀️🏙02 随后用🏏😡该模型对大🛋🇬🇱规模公开🇻🇮视频进行自动动作👨👧🇬🇲标注，🎗形成系🚬🚵♀️统化的“视频⏳🧒-动作🇭🇰”弱监⏭🇲🇦测试是什么意思督数据； 03⏱🇳🇨 在此🚋基础上，通过行为🔥克隆在🏈🚅自动标注数据上训💋练基础策略，使🇸🇩模型能从视🦴觉历史直接预测下🥽一步键鼠操作；🏕 04 模型通过🎴小样本🇦🇷💁♂️微调适配特🏳️🌈📮定任务，或在可🇲🇻♓定义奖励的3️⃣📑环境中💩结合强🚚化学习🚎🧗♂️提升目标性能🧒💐。
202🎧6年初，🎧“具身🤔智能”🍜😱被正式写入“👾🇦🇨十五五”🇩🇴🐘规划纲要⛔🇶🇦，成为🗜国家战略级别💭☑的未来🕹产业🔯。不要写「🧫🆓极简主⚜🔎义、高🥕端、电影📠🇱🇺感、现代、奢华」⬆🚯这种虚词📼🚫。其复杂🐼🇸🇰度接近真实🛴📴世界，避免了🐪🕦过度简化😽☄的测试环境🥠；确定的游🇨🇼☯戏机制和高随机👧🇮🇶性的地图，便于对🥳比不同模型间的空🏎👰间感知和推理能力💮；多维度评估可从🧖♀️探索、规划*️⃣、推理等多个🙇角度评估空间感知🇦🇿能力；相比真实世🏒🇰🇪界，游戏环境提供🌷了低成🔏本的试♎验场🎇👇。
