本研究探讨了将先进模仿学习算法迁移到经济适用的嵌入式平台的挑战，提出了一种高效的模型压缩方法和异步并行方法TEDA，成功在边缘设备上完成多种操控任务，提升了模仿学习模型的应用潜力。

本文介绍了一种适用于多核系统的异步并行随机坐标下降算法，该算法具有线性和次线性收敛速率，特别在高维凸函数优化中表现优越，并提供了复杂性保证，提升了随机优化的效率。