（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：I💪nverse D🍗💶ynamic M🚨🍻ode🇰🇵🌏l），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；🏏🍂怎么自己创建一个网站 03🇧🇷⛪ 在此基础上🤦♀️，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👨🏭🦚。
比如AI学🛑会了射手（ADC👮♀️😝）应该生存优🙁先，伺机输出📄👩🎨；辅助应该保护队🕤友🚼。这意味着🔰我们可以在极低🇰🇿的算力成👨👨👧👦💵本下，反复运行不🚖🇨🇼同的社会剧本，生🇻🇬🇸🇻怎么自己创建一个网站成海量的关于🥚🍄交易、谈🎪🦐判、结盟与背叛🉑🤽♀️的社会交互数🧗♂️🇹🇭据🇮🇳🤲。
外观部分目前还🇬🇺没有说法🌮☀。对物理智🇨🇿🍆能体来说，🥧👴memory b🧿📵ank☄🌏要和具体本体的😵能力边界、🗒动作结果和环境反🧘♂️🍕馈一起工作👌。观测值包😊括： 经过低通滤🧛♀️波的加速度和角速✖度 目😇标关节角度 历⤴史观测值缓冲 训™🏓练时还引🗄🖲入了设计的🚁🐍奖励函🦉❄数🕳⛱。
