任何跨时代的技术，其利弊都呈现出极端化现象。

让人工智能教人类学习，德国一个激光加工企业博士，发现利用激光加工过程中，有些参数会发生变化，这会影响加工质量，而想要得到这些参数，必须停机才可以，但停机的成本又太高，于是他用神经网络训练了可以实时预测参数的模型，准确率很高，然后他用可解释性分析，可视化的分析了如何获得这个参数，工人根据可视化过程去学习推算参数，竟然真的提高了很多，这个方法很简单，但这个应用场景下却从未有人成果尝试，于是这个博士，横

从上面的论述中我们发现，感知大模型（语言大模型、视觉大模型、嗅觉大模型、味觉大模型）（深度学习），让智能体具有理解真实世界的能力，在这个能力的基础上，决策大模型（强化学习）赋予了智能体思考的能力，而数字孪生让智能体可以在虚拟环境中快速且无损的找到诸多思考下最优的解决方案。具身智能是通往通用人工智能的大门，而强化学习是通往具身智能的大门。

如果想还原回原python2.7，只需。

定义：如下图小灰猫，进行翻转操作，小黄猫，就行不同角度的旋转操作，这样实现了一图多用的效果，在原数据的技术上，将数据集翻了几倍。比方说你现在有一个1w的数据集，经过数据增强，可以完成10w的数据集。注意：进行训练时需要tensor格式的数据，所以展示的时候tensor的数据需要转换成numpy的格式，而且还需要还原回标准化的结果。目的：我们所收集准备训练的数据都是很可贵的，数据越多成本也就越高，所

任何跨时代的技术，其利弊都呈现出极端化现象。

从上面的论述中我们发现，感知大模型（语言大模型、视觉大模型、嗅觉大模型、味觉大模型）（深度学习），让智能体具有理解真实世界的能力，在这个能力的基础上，决策大模型（强化学习）赋予了智能体思考的能力，而数字孪生让智能体可以在虚拟环境中快速且无损的找到诸多思考下最优的解决方案。具身智能是通往通用人工智能的大门，而强化学习是通往具身智能的大门。

让人工智能教人类学习，德国一个激光加工企业博士，发现利用激光加工过程中，有些参数会发生变化，这会影响加工质量，而想要得到这些参数，必须停机才可以，但停机的成本又太高，于是他用神经网络训练了可以实时预测参数的模型，准确率很高，然后他用可解释性分析，可视化的分析了如何获得这个参数，工人根据可视化过程去学习推算参数，竟然真的提高了很多，这个方法很简单，但这个应用场景下却从未有人成果尝试，于是这个博士，横

大模型，具身智能，VLA(pi0)，机器人，全网资料总结。

配置window10，python3.7，tensorflow1.14.0，运行第一节多臂赌博机代码时遇到AttributeError: ‘EntryPoints‘ object has no attribute ‘get‘。