（来源：上观新闻）
作为一种无模型🥇😪（Mode🗽🇪🇸l-f🇵🇹ree）👩👦👦🕴、离策略更🇵🇸新（Off-Po🍸🔚licy）的值⏹🗼函数学习方法🇵🇳，它的核心逻辑👇💳非常符合物理🐵🥟直觉：通过不断地🇧🇲试错，直接学习🦟🏹每一个“🏚🏪状态—动👨🚒😛作”对的“😰奖励”和🥍长期价值“Q”，🚗🇵🇳并贪婪地🇵🇹选择最优解🇸🇪。这项研📩究已发表🛳在机器人领域权🚴♀️威期刊《Robo◻🇳🇿tic💰s and 🍫Auto🆑nomous 😬📏Syst♋💅ems》💿🧠上💧。
前段时间😞试产的新电🎹池，就很😛可能会给 X8👨🎤0 用上🥳。优理奇的🇽🇰“三位🤼♀️🍫一体”架构将“🕉🎛能够进入🍤🌱家庭完成一整套🌋真实任务©”作为及格线而非🇬🇸👍终极目标，这种以🇹🇴🇾🇪落地为导向的🤼♂️研发逻辑正在推❤动可靠性、📡成本与部署难❇度的重新定义🔔🕯。由于《N🎹🕦etHack🛂✏》的状态🆒🇼🇫空间极大且奖💅🕺励稀疏，纯端到🗃👨🎓端方法往往陷入局🇪🇬部最优🛩。
