（来源：上观新闻）
更关键的🏆🦓是，他们用深度🦏强化学习（D🇰🇲🏧eep🙅🇨🇵 Rei📙nfo🍹😩rcemen🙋♂️t Learni🇹🇭🗃ng）🤺训练出的控制器，🕰🐘让机器🔥人滚出🧺🖱了几乎直线轨🍥🚵♀️迹‼📒。
从运动轨迹对比可💟🏈以看出🌗🇺🇾，试错法设计的运🇨🇺🚜动会产生明显的偏🇸🇳航，优化🍚🍭算法稍有改善但仍🧷有曲线，而强化👩⚕️学习方☕💨法实现了近乎直线👐seo的含义运动🐞🔎。
光影/7️⃣构图后置透射光🧛♀️🇱🇹源投出明晰🎣轮廓剪影，📻将影人🛎🙊身后戏台的竹架支👩👦👦⚾撑杆一并🕖显现🇪🇦。作为一🦴🛫seo的含义种无模型（Mo🇫🇮😰del-free🇸🇰🈂seo的含义）、离🦚🦍策略更🎰新（Off-🏒▶Policy🗓）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💙。
