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　　想象一下你第一次学骑自行车的场景。起初你摇摇晃晃，需要大人在后面扶着，每当你保持平衡哪怕一秒钟，大人就会鼓励你做得好！这种及时的正面反馈帮助你快速掌握了平衡技巧。然而在机器人世界里，这种鼓励机制一直是个难题。传统的机器人学习要么只在任务完全成功时才给予奖励，就像只有当你完美骑完一圈才说好，这让机器人很难知道自己哪里做对了。要么需要工程师手工设计复杂的奖励系统，就像为每个细微动作都写出详细的评分标准，这既费时又难以推广。

　　在奖励准确性测试中，他们采用了视频帧排序和任务完成判断两种方法。视频帧排序测试就像让模型观看一段机器人操作视频的打乱片段，然后要求它按照任务进展重新排序。在这项测试中，他们的模型在七个不同数据集上都达到了超过92%的准确率，显著超过了现有的基准方法。任务完成判断测试则更加直接，让模型判断机器人是否成功完成了任务。在180个真实机器人操作案例中，模型达到了92.8%的判断准确率，甚至超过了一些大型通用AI模型。

　　真实世界的实验结果更加令人鼓舞。研究团队测试了八种不同的操作任务，包括插方块、捡拾放置、完成电路、整理花朵、折毛巾、搭积木、盖笔帽和拉拉链。这些任务涵盖了从精细操作到长序列任务的各种挑战。使用Dopamine-RL的机器人在所有任务上的平均成功率达到了95.2%，而传统方法只有68%左右。特别值得注意的是，系统在面对环境变化时展现出了良好的泛化能力——当测试环境中的物体、布局或背景发生变化时，性能下降幅度远小于传统方法。