（+微:hywyysxs）
为了防止😿😀学生模型走捷径🇪🇸——比如一🎴🎣直重复输🚶♀️❣出少数几🍁🕯个词来降⏱低损失——🏌️♀️🇧🇸研究团队在采🇦🇲👻样时将学🍖🧦生模型🍼🎨和老师模型的分🤷♂️布按一定比例混🇦🇮🇱🇰合（混合比例τ🎐👩👩👧=0.2，🇲🇻即80%来🥠🛫自学生，20⚠%来自老师🏌️♀️🏤），并通过重要✡性权重来纠正采👨🎓样偏差🧸🎍。因为即使交换🎦🚗机出货🖌👩🍳量打折扣，测试设🇰🇷😆备也需要提🛃前到位👨🔧👳。
在强化学习中，🇦🇪👃智能体（可以理🔁解为学习🈹做决策的A🇻🇬I）通常每走一步🕸就做一个📱决策🇪🇭🔤。不是差不多🇲🇹，是每一位⏰💸都一样💨♦。最大的🇫🇲风险不是测试环▶节，而是🏅上游的 PIC🇶🇦 和 ☑🇬🇬EIC 的🇳🇫🇱🇦良率📋⛅。比如随机改变地面🏫🧘♂️摩擦系数、机👨👧器人质量🇳🇿🇲🇻、执行器延迟等参📼🍘数💮。给不同参与🦌🐡者的建议 对于设😅备厂商：👺 不要试图🎾一开始就做全👍栈方案🚍。由于被剥🎹夺了核心🕊动力源🐄，原本能够⤴💉自主行走、灵活🔄度极高🌎的Bebo🌛🇹🇹p，瞬间退化成了💴🇦🇪一具毫无👖生气的钢🇩🇿🌽铁🌂🥧。
