强化学习

开发自动驾驶车辆（AV）政策需要弥合训练与部署之间的一个重要差距。

自主 AI 智能体 正承担着企业中的各种任务：规划物流车队路线、分类支持工单、生成代码以及编排多步骤工作流。

科学过程可能重复且繁琐，研究人员往往需要花费数小时深入研读论文、管理实验流程或整理庞大的多模态数据集。科学 AI 智能体能够承担大量繁重任务，

人工智能和自主学习的最新发展表明，在棋盘游戏和电脑游戏等任务中取得了令人印象深刻的成果。然而，学习技术的适用性主要局限于模拟环境。这种不适用于实际情况的一个主要原因是样本普遍效率低下，无法保证安全运行。。。