进步，阐述了克服这些挑战的关键因素，并为集装箱港口、医院、矿山、工厂、办公室等企业揭示了新的机遇。我们对利用5推动企业连接向前发展的巨大机会感到兴奋，这就是为什么我们投资于这个新兴且充满活力的生态系统，并为5专用网络提供实用创新。我们最新的 伯利兹电话营销数据 技术创新和合作伙伴计划正在加速现代5专用网络提供的众多优势。通过启用具有多供应商选择的预集成解决方案以及R自动化和管理技术来简化专用网络的部署、管理和可定制性，我们正在打破障碍，大规模提供未来的5专用网络，跨越垂直特定用例。我们鼓励您查看这一新情报以了解更多信息。高通图像仅当指示灯亮起时，智能体才学会制动因果混乱。当模仿者无法准确模仿专家时，就会出现另一个问题。例如，即使模仿者的准确率达到了999，但随着时间的推移，它仍然会偏离专家驾驶员的轨迹。结果，模仿者会发现自己处于训练期间未曾。
见过的潜在危险情况。除非它能够回答一个反事实的问题，如果专家处于这种情况下会做什么？，模仿者将不知道如何安全驾驶。为了正确地模仿，而不是猴子看猴子做式的模仿，模仿者需要理解为什么专家选择了他们选择的动作。以及为什么问题是因果问题。当专家比模仿者获得更多信息时，就会出现最后一个问题，这可能会导致因果关系文献中称为混杂的问题。例如，想象一个机器人学习模仿专家远程控制机器人举起咖啡杯。如果专家知道杯子的重量，他们就知道需要多大的力才能提起它。这可以引导模仿者推断，如果过去的动作施加了适度的力，那么重量一定是适度的，因此在下一个时间步骤中再次施加适度的力是合适的。但是当然，当执行动作的不是专家而是代理时，过去的动作不包含有关权重的信息。相反，在这种情况下，模仿者应该采取探索行为，例如首先仔细测量杯子的重量。我们可以通过因果关系感知模仿学习算法来训练这种安全的探索行为。