DeepMind：乒乓球agent的一小拍，自主学习机器人的一大步

本文探讨了如何通过自主学习和适应性训练提升机器人性能，减少对人类干预的依赖。研究背景在于传统机器人控制需要大量专家编程和参数调整，而机器学习虽具潜力但仍需大量人工监督。研究目的是通过让两个机器人智能体在对抗环境中自我提升，探索更自主的学习方法。选择乒乓球作为测试平台，因其动态环境能体现机器人技术的挑战。研究结论表明，通过竞争性对战和视觉语言模型（VLM）作为教练，机器人能逐步提升技能，达到业余人类水平，但仍需解决稳定性和扩展性等挑战。