- 简介为了培养能够在现实世界中像人类一样感知、思考和行动的人工智能代理，我们必须弥合人类生活的地球和现代人工智能代理创建的数字世界之间的感官鸿沟。但是，如何在不受真实硬件和控制的限制下，将代理体现在一个丰富多样的环境中呢？为此，我们引入了V-IRL：这是一个平台，使得代理能够在虚拟但真实的环境中与真实世界进行可扩展的交互。我们的平台不仅是开发能够完成各种实际任务的代理的游乐场，还是一个广阔的测试平台，用于衡量在感知、决策和与全球范围内的真实数据交互等能力方面的进展。
- 图表
- 解决问题如何在虚拟环境中训练AI代理以在现实世界中灵活地感知、思考和行动？
- 关键思路介绍了V-IRL平台，使代理能够在虚拟但逼真的环境中与真实世界进行可扩展的交互，从而实现感知、决策和与全球现实世界数据交互等能力的发展和衡量
- 其它亮点V-IRL平台为开发能够完成各种实际任务的代理提供了一个游乐场，同时也是衡量能力进展的广泛测试平台；实验设计详细，使用了多个数据集；平台开源并可用于进一步的研究
- 最近相关的研究包括“Virtual-to-Real: Learning to Control in Visual Semantic Segmentation”和“Learning to Navigate in Cities Without a Map”等论文
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