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SkyPilot以RL后训练4B模型控制飞行跑车，实时表现超大模型
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AI 综述
SkyPilot 团队构建了飞行跑车物理仿真强化学习环境，针对模型的实时控制表现进行了测试。实测结果显示，前沿大模型因存在响应延迟，在实时控制过程中全部坠机。与之相对，经过强化学习（RL）后训练的 4B 模型展现出更强的实时控制能力，在风暴特技中取得了 90% 的实时着陆成功率，实时表现超越前沿大模型。
AI 根据报道生成 · 17 小时前更新
最新进展10月23日 00:29
经RL后训练的4B模型在风暴特技中获90%实时着陆成功率，优于前沿大模型。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- Hacker News · AI精选SkyPilot 通过 RL 后训练 4B 模型控制飞行跑车：实时表现超越前沿大模型
SkyPilot 团队构建了飞行跑车物理仿真强化学习环境，实测发现前沿大模型因响应延迟在实时控制中全部坠机，而经 RL 后训练的 4B 模型在风暴特技中取得了 90% 的实时着陆成功率。
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