（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（🇲🇨IDM：Inve😊rse 🇲🇭Dynam🚤😃ic Mod🇧🇳el），使ID🇬🇱M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🇹🇭督数据🎃； 03 在🇳🇺SEO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🌍🥢励的环境中结合强🍥化学习提升😘目标性能👨🦲。
3.2🐐 赋能算🐷🎪法迭代：从🐳🇭🇲“验证平台”到“🧱👢模拟推演” 🏮🏃♀️游戏在算🔥法侧的赋能价值🇪🇦，正从单纯的技🏮术验证平台，升🚐级为模拟🇸🇮人类博弈、资🚀🔬源分配及组🤞织协作机制的🚢规则映射试验场🇱🇺。6.内容要求：🍗提炼内容关键🧟♀️🇫🇯要点，不忽🇹🇩🍩略重要细节🕓。TiG强调模型🚦🦔将决策过🔊程显式化，要求A🇦🇶🥋I在每一步操作前🥈对外输出其思考🌆的思维链🇦🇽。
