Menschenähnliche Autonomie entsteht aus Self-Play und einem Hauch Humandaten

arXiv:2606.19370v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Self-Play Reinforcement Learning hat sich kürzlich als Methode zum Trainieren von Fahrrichtlinien ohne Humandaten etabliert. Es nutzt kostengünstige, großskalige Simulationen statt teurer, großskaliger menschlicher Fahrdemonstrationen. Eine Schlüsselbegrenzung dieses Ansatzes.