（来源：上观新闻）
Q-learni🇻🇺🧒ng这一🇳🇺范式的雏形🎻🇨🇷，最初是在简单的🕠迷宫游戏与低维物🏪理模拟中被提出👨👦👦的🧞♀️。这种 “撞车式🇹🇱接力”，让中国🇻🇦开源的迭代🚡速度翻倍⏱↪，抹平与硅🌁🇲🇬谷顶尖模型的⛹时间差🇲🇳🇪🇷。
在感知层面之外，🐢游戏更在交互层面🙆♂️🇶🇦为AI提供了与物▪理规则环境交🗿互的海量数🇧🇴据💺。关键创💣🖕新在于引入了📅观测缓🍓冲区（obs🔒erv🀄🌻ation b🐙uffer）机🐥制🚴♀️🐫。
01. 为🥃🃏什么要让蛇✈💩形机器人"滚🔍"起来？ 传统蛇⏳形机器人🔃主要依靠蜿蜒爬🔃🌮行前进，这种🧭运动方式看起🚬🐀来很酷，但存在🧘♂️一个重要问🛵题：能耗太高🗾。
