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在课程的最后两节，老师围绕具身智能技术展开了深入分享，其中最核心的部分，便是基于强化学习的开源大模型增强技术。这一技术的运作逻辑十分精妙，它通过虚拟环境建模，将如 Gazebo 这类专业建模软件打造为模拟场景，让开源大模型在其中进行反复训练。在这个过程中，虚拟环境会根据模型的每一次动作给出相应的奖励反馈 —— 比如机器人成功抓取物体时给予正向激励，碰撞障碍物时则给出负面信号，以此引导模型不断优化对机器人等实体的控制方法。​
其实，我第一次接触到这类技术是在稚晖君的视频里。他当时用生动的演示展示了强化学习如何让机械臂从笨拙地试探，逐渐变得能精准完成复杂操作，那种从无到有、不断进化的过程，瞬间就让我觉得这项技术充满了魅力。​
但深入思考后会发现，强化学习存在着不容忽视的短板。由于其学习过程完全依赖环境反馈，这就意味着要达到理想效果，必须构建高度逼真的虚拟环境 —— 从物理参数的精准模拟到各种突发场景的预设，每一个细节都需要耗费大量的时间和算力去打磨，这无疑大大增加了学习成本。更关键的是，虚拟环境与真实世界始终存在一定的 “鸿沟”，即便模型在模拟场景中表现出色，迁移到实际应用时，可能会因为小环境变化，导致效果大打折扣，其稳定性和可靠性难以得到充分保障。这或许是未来需要解决的重大问题之一。