（来源：上观新闻）
2.2 游戏社🐜会规则环境⚠赋能AI🥯的算法迭代 游🏓戏模拟社会规则环🇵🇾境对算法⚜迭代的👨⚖️👩👩👧👧首要价值，🌄在于游戏构建了🏙💣一个“状态—行🔻动—反馈”的闭环☀。那么，剩下的选🇰🇬🇦🇽项就不多了⛓。通过在仿🔙🐘真环境中进行训练🇦🇼🇫🇴，让机器人学会如😌何利用陀螺🇲🇿仪和加速度计的反⁉馈信息来维持直🗽线运动🛫🇲🇴。
估摸着应该就🎋♎是红米的 K1🎽00 🇳🇮Pro ➡🍨Max✴↔。即使实验模型由于🕠关节负🚡载导致1️⃣💁形状偏离理想圆👨❤️💋👨📬形，速度低👔🇨🇾于仿真🇹🇯结果，❕但基于IMU传感💙🛃器反馈的策略仍能🍈➗在适当时机🏯🔪驱动关节，保证机🇲🇾🚧器人持续🍞前进❓🇲🇵。当然代价就🚑🐕是手感…😐手小还喜🥴🧨欢单手操作的机🇧🇮友，慎入⚱。
尽管Alpha🗿Go-A♓👔lph🌊🔔aSt🎞♿ar这🌸一套基于强化学习🆑🤓的算法迭👨🌾代，证明📬👦了在特定战争🍭🦹♀️模拟中的统治🇲🇲🏙力，但其高昂🇧🇾😛的训练☢🏉成本与有限的🎻泛化能力（换♐一张地🇩🇬图可能🇲🇼就需要重👵📶训）成为了新的瓶🎵颈🍔。
