（+微:hywyysxs）
ETH苏👨👦👦黎世的🎞研究团队训练了一🔒🗽个神经网🇦🇫络模拟器，让机🇫🇮器人在"👨💼🇩🇯脑海"里预演动🇨🇩作，然🇮🇷后直接部署到真🚃实硬件📴⚽上🇺🇳。Fract☀🎰ile 的热度👆与 A🚄🚣♀️nthrop‼🛁ic 现有基础💵设施需求的🏷👩👧👦激增不谋🇰🇾而合😌🇹🇬。在梯度更🌃新上，研究团队↙遵循了"🇪🇬👪选项-批评家"🚜（Option🇸🇭-Cri🇨🇬🇦🇽tic）🇱🇺⏯框架的A2O🐱🍈C算法，同🕛😽时更新三类参数：🔓批评家👨👨👦网络（👩❤️💋👩负责评估当前局面🙌🔍和选项的价值）、🦹♀️控制器的终止头🍸🕷和选择头、以🧒及模型本身的🚐LoR🇨🇴🐂A参数🌷。
感兴趣的读者可通🧑过该编号0️⃣🇬🇭查阅完整论文👩🚀🔇。编码器-解码器架🇧🇶🌙构中，编码器专💄门负责理解🔛图像和👨💻7️⃣文字，👩🎤解码器只负责输🍾出坐标，分工明🏓确、参数利用率高🛌。划重点，每🇺🇿一步都可干预（😨📫风格可🚨💱自由选、大纲/👨👧🚷内容可编😤◼辑），不过在选🇱🇦🛍择时需要注意👨❤️👨时间——🇹🇷 系统💞默认30s😌🏐，过时按默认选项🈺生成💱。
