Kỹ năng thực sự trong việc chuyển từ mô phỏng sang thực tế có thể là biết nên giữ nguyên những gì KHÔNG nên ngẫu nhiên hóa. Một dòng lặng lẽ trong bản tin hàng tuần mới nhất của @axisrobotics đã thu hút tôi: việc ngẫu nhiên hóa miền hiện tại giữ cố định các đối tượng khớp, trong khi thay đổi phần còn lại của cảnh. Sự phân biệt này rất quan trọng. Sự đa dạng tổng hợp hữu ích cho đến khi các biến đổi bắt đầu thay đổi cấu trúc của kỹ năng bạn đang cố gắng dạy. Một chính sách học cách mở ngăn kéo hoặc tủ nên trải nghiệm các điều kiện xung quanh khác nhau mà không liên tục mất đi tương tác ổn định cần thiết để hiểu rõ. Vậy vấn đề không phải là: chúng ta có thể tạo ra bao nhiêu sự biến đổi? Mà là: những biến số nào nên thay đổi, và những biến số nào nên giữ nguyên? Điều này biến việc ngẫu nhiên hóa miền từ một mẹo tăng khối lượng thành một quyết định kỹ thuật về việc robot nên học cách bỏ qua điều gì. Nhiều dữ liệu tổng hợp hơn không tự động tốt hơn. Sự biến đổi được kiểm soát tốt hơn mới là điều quan trọng. https://t.co/NQvnEdHquc Đối với chuyển từ mô phỏng sang thực tế, điều gì quan trọng hơn: sự đa dạng tối đa hay lựa chọn các yếu tố bất biến đúng đắn?