Apple Machine Learning Research
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自我对弈产生鲁棒的自主驾驶
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
自我对弈在两人和多人游戏中取得突破，现证明其在驾驶模拟中同样有效。通过GigaFlow模拟器进行16亿公里的自我驾驶训练，生成的策略在三项自动驾驶基准测试中表现优异，并在真实场景中超越以往最佳表现，展现出前所未有的鲁棒性。
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关键要点
- 自我对弈在两人和多人游戏中取得突破。
- 自我对弈在驾驶模拟中同样有效。
- 通过GigaFlow模拟器进行16亿公里的自我驾驶训练。
- 生成的策略在三项自动驾驶基准测试中表现优异。
- 在真实场景中超越以往最佳表现。
- 展现出前所未有的鲁棒性，平均17.5年连续驾驶无事故。
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延伸问答
自我对弈在自动驾驶中的应用是什么？
自我对弈在自动驾驶中通过模拟训练生成鲁棒的驾驶策略，展现出优异的性能。
GigaFlow模拟器的特点是什么？
GigaFlow模拟器能够每小时合成和训练42年的驾驶经验，支持大规模自我驾驶训练。
自我对弈训练的规模有多大？
自我对弈训练的规模达到16亿公里的驾驶模拟。
生成的驾驶策略在基准测试中的表现如何？
生成的策略在三项自动驾驶基准测试中表现优异，超越以往最佳表现。
该策略在真实场景中的表现如何？
该策略在真实场景中超越了以往的最佳表现，展现出前所未有的鲁棒性。
该自我对弈策略的鲁棒性如何？
该策略在模拟中平均实现17.5年连续驾驶无事故，展现出极高的鲁棒性。
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