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该论文介绍，之前在物理模拟和现实世界机器人中已经证明了用人类数据让具身AI智能体学习新技能的效果。过去的智能体通常需要在监督下从大量第一人称的人类演示中学习，这类演示的获取既昂贵又费时。相比之下，人类本身可以通过模仿示范者，在几秒内以互动方式学会新技能，即使婴儿也有这种能力。因此，研究人员一直在寻求一种AI智能体，能从效率和隐私与人类相仿的其他个体那里进行社会化学习。

论文通讯作者、位于英国伦敦的谷歌DeepMind的Edward Hughes和同事一起，利用深度强化学习训练了一个智能体金沙娱场城app7979，这个智能体能在名为GoalCycle3D的物理模拟任务空间里金沙娱场城app7979，几分钟内发现和模仿新专家的行为，并记住所学知识。训练后，他们发现这个智能体可以在各种有挑战性的导航问题中从人类和AI专家这里快速学习，虽然它们以前从来没见过人类。