说的就是行为克隆模式。打工人如何让他的机器人快速的模仿他的动作。
这就是软件决战的战场。
特斯拉这模式，技术上是先进的，但落地反而要算力上来之后了。
不如针对特定场景的优化的模式有效，比如针对工厂里那么不复杂的场景
【 在 acseed 的大作中提到: 】
: 你说的啥？我称赞的是特斯拉最新的，能稳定抓取并移动20件次物品的灵巧手，和可以在办公室里长时间长距离行走的视频
: 而实现导航使用的是FSD的框架，抓取使用的是行为克隆，行走使用的是RL的Sim2Real，都是非手工编程的神经网络学习方式
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