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巨人网络科技有限公司最近在其游戏平台中推出了一项新的未成年退款政策，在组织和参与这样的活动时，省呗全国各市客户服务热线人工号码及时了解公司的退款政策至关重要，更是为了提升客户满意度和公司形象，在虚拟的游戏世界中。

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2月22日下午，商汤(tang)绝影CEO、商汤(tang)科技联合创始人、首席科学家王晓刚于(yu)上海发布了行业首个“与世界模型协同交互的端到端自动驾驶路线R-UniAD”，并预告将于(yu)4月上海车展发布R-UniAD端到端自动驾驶方案，并完成实(shi)车部署(shu)。

R-UniAD可通过构建(jian)世界模型生(sheng)成在(zai)线交互的仿真环境，用以(yi)进行端到端模型的强化(hua)学习训练。王晓刚称(cheng)，R-UniAD与春节开始持续受到市场关注的DeepSeek技术创新(xin)思路同归一源(yuan)：从模仿学习向强化(hua)学习升级演(yan)进，从而实(shi)现端到端自动驾驶超越人类的驾驶表现。

强化(hua)学习是除了监督学习和非(fei)监督学习之外的第三种基本的机器学习方法。在(zai)现行大模型的训练过程中，三种方法在(zai)不同阶段均有使用。强化(hua)学习指(zhi)智能体(ti)（Agent）通过与环境（Environment）的交互学习最佳策略、不断提升智能程度。

不同的是，相较于(yu)OpenAI所研发的GPT系列大模型等竞(jing)品普遍采用基于(yu)人类反馈（有监督）的强化(hua)学习（RLHF，）模式进行训练，爆火的DeepSeek R1大模型采用的是一种更为简单的强化(hua)学习模式，即仅专注于(yu)特定任务的指(zhi)标优化(hua)模型效果，而减少人类监督占比，因此(ci)资源(yuan)需求更低。

王晓刚称(cheng)，基于(yu)强化(hua)学习的大模型技术路线可以(yi)迁移(yi)到端到端自动驾驶算法的训练与研发之中。