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提出了基于鑒別器的自模仿學習算法，AI可以從自身過往的成功與失敗中獲得經驗與教訓，并在察覺到當前狀況不妙的時候，主動往更好的方向修正。對比實驗證明，在加入自模仿策略后，智能體探索到的行為更加一致，也可以顯著降低進入危險區域的概率。對于合成物品等需要長鏈條的動作序列的任務，研究人員也做了細致的優化。通過動作序列一致性過濾與基于投票的集成學習 ，模型在合成物品階段的成功率從35%提升到96%，一舉將最薄弱的鏈條扭轉為了最穩定的制勝點。利用高度復雜、高度定制化的游戲場景作訓練場，騰訊 AI Lab 的深度強化學習智能體正不斷走近現實。棋牌游戲 AI “絕藝”從圍棋棋盤逐步走向象棋、麻將，策略協作型 AI “絕悟”從MOBA走向FPS、RTS，再到如今的 3D開放世界 MineCraft。它們邁向全新挑戰的每一步，都讓AI離解決現實問題、科技向善的大目標更近了一步。著虛實集成世界逐步變成現實，這些研究的經驗、方法與結論，將在真實世界創造更大的實用價值。12月8日，羅克韋爾自動化與蜂巢能源科技有限公司（簡稱“蜂巢能源”）在“蜂巢能源第二屆電池日”上簽署戰略合作協議。雙方將通過建立長期穩固的戰略合作伙伴關系及合作研發模式，攜手打造動力電池及能源互聯行業AI智能制造生態圈，共同研發面向動力電池及能源互聯行業的AI智能制造綜合解決方案，為動力電池及能源互聯全產業鏈的轉型升級注入智慧動能，以綠色能源轉型推動碳達峰、碳中和目標的加速落地。綠色化和數字化是當今世界發展的兩大重要主題，