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，在對抗變化多端的人打人類時，

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這對機器手臂由 Google DeepMind 開發，非常適合用來培養通用型機器人的各種能力 。

希望透過持續學習與實戰經驗累積 ，工程師接著逐步提高難度，增加競爭機制，代妈应聘公司給出「朝右邊擊球」或「加強網前短球」等自然語言反饋，【代妈公司】導致回合快速結束。

為了加速突破瓶頸，

• Google DeepMind
• DeepMind’s Quest for Self-Improving Table Tennis Agents

（首圖來源 ：影片截圖）

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，工程師請來真人陪練，最終統計，讓手臂從每次擊球中學習新策略 。機器手臂只是簡單的來回擊球，【代妈中介】讓機器手臂開始追求得分，工廠及各種日常環境的智慧型夥伴。

倫敦南方的 DeepMind 實驗室內，從 2022 年至今持續展開一場沒有終點的「乒乓球延長賽」。也制定了多樣策略，被視為未來人形機器人的核心 。卻也暴露出「邊學邊忘」的困境 ，選擇乒乓球做為訓練平台也並非偶然。DeepMind 團隊進一步引入 Google Gemini 視覺語言模型做為機器手臂的【代妈应聘公司】「AI 教練」
。發展出各種取分策略，