（来源：上观新闻）
它不能只靠预训🇺🇿练的模型🥀，经验必须在真🥃💾实环境😬里自己🔣去摸索和持续积🏀🕚累，才能在自🛂己的场景🇺🇳下把每台本体🌘能力发🚟功能测试的常用方法6种挥好🏎。这种低成🖇🌋本、高容错的物理🏠沙盒，让AI得🇹🇯🤝以在游戏📂🎾环境中迭代算🤾♂️法，从而完成从🤦♂️🔶单纯的🚡👍数据拟合🙀到具备物理感知🚍📍的认知提升◻↪。自19🏭98年1🎡🆔1月CFM56首♟️👎次保障拉萨🐅定期商业航🌗👝班以来，该系列发🈵🇬🇬动机服务中国高高🇲🇸原航线近👩👩👧👧30年➕🆔。
Uni◾ty利用其🤭🐭游戏引擎为🏃♀️机器人开发创建的📺数字孪生环境🏓🛃便是典型代表🍀。多层次强🎆化学习将任务分🎭🧤解为多🧀🐄个子目标，通过🔦层次化🐕的策略网络分👭别学习不同🌑层次的空间决🗃©策，能🔞🌃够显著提升智🎾🏜功能测试的常用方法6种能体在长🛢😉期任务上的🐔🏩表现； 记⛱忆增强🌄架构引入外部🇸🇿记忆模块或🏷基于注意力机制的2️⃣🧮Trans😖for🙄🈁mer架构，使智💆🐶能体能够存储🐸和检索历史空间信🔶息，这提升了AI🎖的跨层感知🐭规划的任务得分♦； 引🚄入内在奖励机制（🛬🙋如探索奖励、📻预测误差奖励）来🧐📥驱动智能体的空间💱🚌探索行为，使智能😗体能够更快地👩👦👦🤷♀️建立对环境🦸♂️的全局认知； 符🔪👩👩👧👦号与神经混合🍝方法结合符号推理🥛🚑与神经网络的优势🔩，使用神😟🚉经网络进行感知与⤵特征提取，使🍑用符号🎉👨🦲系统进行高层次的🕜🧙♂️空间规划与推理，🏕在可解🌼释性和样本效率上🎃表现出优势🏐； 零样本大语🇲🇺言模型Agen🐖↙t在提供充分👤😤上下文和清晰任务😵描述时💝能有效🥥🌺执行局部任务，但🇸🇪在自主长🥑🐤期游玩、模糊目标🤾♂️与缺乏🐈🥈显式反馈🈁下表现明显不🇲🇵👨👧👦如基于规则系统的🇲🇿🥄Agent🛫。
