Naukowcy wytrenowali humanoidalnego robota do gry w tenisa, używając tylko 5 godzin danych z rejestracji ruchu Robot potrafi teraz utrzymywać wielokrotne wymiany z ludzkimi graczami, uderzając piłki poruszające się z prędkością >15 m/s z ~90% wskaźnikiem sukcesu AlphaGo dla każdego sportu nadchodzi

Teraz istnieje dość wyraźna droga do wytrenowania modelu tak dobrego jak profesjonalny gracz, co polega na zwiększeniu danych z motion capture dla bardziej zróżnicowanej przestrzeni akcji latentnych (rozszerzenie różnorodności i odporności umiejętności tenisowych) oraz na skalowaniu RL z samodzielną grą, aby nauczyć się strategii.

Źródło: Autor: @Zhikai273