（来源：上观新闻）
和TiG中🔰🇻🇮利用后训📲练不同，Game🧐🏉SCM系统-TARS利🇰🇮用预训🍞SCM系统练技术，旨在构建😤一个通用的端到👨🎓🦑端多模🔜态智能体，使其❕能够像🍢人类一样通过🏋️♀️🥏视觉感知，自🚯主操作包括复杂🚴♀️🏡游戏界面😊🤸♂️在内的各类🚷数字系统🇰🇭🔚。二者都从底层🇰🇼原理、Scali🎿ng Law、A🦛⛎GI 终极🎫路径出发，就必🇸🇦然在同一个🇦🇼🇧🇱技术节点相遇🇶🇦☑。
这种高密度👩👧👦🔜的“状态-动🧶💲作-反😩🚺馈”序列数😩据对训👳🚤练AI从“😗识别世界”走🚬👡向“理解世界😥”的必要帮🛅助🥥。不过，早期的设🕤计存在一🍣👨🦳个关键问🇹🇴题🚀🧾。由于《NetH🎧🚥ack》💾🆔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🦴🍬。今天大家看到的，✔可能还是🍡🉑一些单点能力🇾🇪和演示；十年🆕👨后真正🇸🇰重要的，🇬🇮是它会不会变🏀成制造、🔪🦑物流、能源、家庭🥭🇧🇿服务这些💂场景里的默认能😥🔭力🇦🇮🐊。
