Pasti! "Relati Gap" (RG) ngarujuk kana bédana antara paripolah hiji agén learning reinforcement (RL) dilatih dina lingkungan simulasi jeung paripolahna dina lingkungan dunya nyata. Celah ieu disababkeun ku bédana sipat fisik, dinamika, jeung input sénsor antara simulasi jeung dunya nyata. Aya sababaraha cara pikeun ngungkulan atawa mitigate Realitas dina RL, kaasup: Gap Transfer Learning: Pendekatan ieu ngagunakeun model pra-dilatih dina lingkungan simulasi jeung nyetel aranjeunna dina data dunya nyata pikeun ngurangan RG. Domain Randomization: Pendekatan ieu ngalibatkeun randomizing aspék tangtu simulasi sangkan leuwih sarupa jeung dunya nyata, nyieun agén RL leuwih robust kana variasi dunya nyata. Modél dumasar RL: Pendekatan ieu model real-dunya umum ngagunakeun RLL pikeun ngaronjatkeun kinerja RL Systems jeung RL Systems. Ieu
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence