Pasti, kuring tiasa nyayogikeun élaborasi sareng conto pikeun masing-masing poin: Domain Randomization: Domain Randomization mangrupikeun téknik dimana distribusi input simulasi dirobih sacara acak pikeun ngajantenkeun modélna kuat kana variasi anu teu katingali dina dunya nyata. Ieu ngabantosan pikeun nyingkahan overfitting modél kana simulasi, sareng ningkatkeun kamampuanana pikeun umumkeun kana dunya nyata. Contona, upami urang gaduh simulasi Robot Train Pych ngempelkeun obyék, urang tiasa ngajadwalkeun ukuran, bentuk, posisi, sareng tékstur obyék dina unggal latihan latihan. Impor numpy salaku ngimpor #Bullet_dense #Bulllet_number simulasi #Bulllet_number simulasi #Bulllet_number_number_number_number_number_number_number_number_number_number_number_number_
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence