这个高仿真框架AI2-THOR，想让让强化学习快速走进现实世界

夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI AlphaGo的节节胜利，向人们展示了强化学习的强大能力。但要是想让这种方法作用于现实世界，指挥机器人完成开门、拿东西、放东西等等对人类来说轻而易举的任务，还需要解决一个问题： 一个强化学习模型要经历多次试错过程才能收敛，可是让它在现实世界中一次一次地试错显然有些不切实际。 为了填平这道虚拟和现实世界中的鸿沟，一个名叫AI2-THOR的新框架

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