本文研究了具有挑战性的物理结构任务和深度强化学习代理的处理方式。结果显示，使用结构化表示和策略的代理表现更好且具有推广性。结构化表示和推理与强大的学习相结合是实现直观物理、场景理解和规划代理的关键路径。
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