具体技术迭代主要围绕两个方向：一是往高精度方向发展，因为人形机器人的精度要求比汽车更高；二是进一步提升寿命，因为体积压缩后失效风险增加，这部分需要深挖。
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定理3.2（奖励方差与组相对策略优化信号）：研究团队证明，状态奖励目标的自然梯度之Fisher范数随奖励标准差变化。具体而言，总体组相对策略优化得分 γ_s, β 等于 σ/β^2。这验证了筛选混合结果的关键回合以最大化局部域内学习信号的策略。，推荐阅读钉钉获取更多信息