
AI炒股的下單策略怎麼驗?研究發現獎勵正確仍可能學不好
(媒角抵加/林承志綜合報導)驗收AI炒股工具的下單策略,可先看比較基準、未參與訓練的測試,以及成本與訂單變動後的表現。倫敦大學學院研究者10月2日公開一份券商交易模擬論文,報告以PPO強化學習調整下單速度時,即使獎勵計算通過檢查,部分策略仍學得不準。台灣金融團隊因此多了一個具體驗收問題:AI在相同條件下,做出的決策與可
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(媒角抵加/林承志綜合報導)工研院在2026年7月2日的機械所線上論壇介紹中,列出RoboTWIN AI平台。依工研院公開技術說明,平台讓雙臂、雙足、四足與靈巧手先在虛擬環境學習任務,再將成果部署至實體機器人;院方稱,國產足型機器人可在3天內完成AI學習與部署。這套技術面向台灣機器人研發與智慧製造團隊,提供研發合作與試製導入。
工研院說明,不同品牌、硬體與工作場景的機器人,往往需要重新訓練與調校。RoboTWIN採用高擬真的虛擬環境,先訓練行為與任務,再將學到的技能轉移至實體設備,並以跨平台技能遷移減少重複開發。
工研院在平台介紹中稱,整合國產足型機器人與AI訓練技術,可於3天內完成AI學習與部署。該頁未列這項結果的測試日期、機型、任務、算力配置、成功率及原本所需時間。
院方另表示,正與國際AI企業合作發展足型機器人的步態控制與導航技術。產品介紹未具名合作企業,也未列客戶的實際部署日期。
工研院的RoboTwin技術已有工廠模擬用途。依2024年1月8日CES官方公告,當時的「元宇宙智慧工廠模擬平台」依真實資料建立虛擬工廠,工程師與操作人員可配戴VR設備,模擬產線調整、遠端故障排除與維護。
工研院在該公告中表示,中鋼機械與東元電機已使用RoboTwin建立虛擬工廠。這是2024年公開的製造業案例;目前通用AI訓練平台的介紹則涵蓋足型機器人、雙臂與靈巧手,著重技能訓練與轉移。

從模擬學會動作,到在真實設備執行,涉及攝影機、馬達與物體接觸的差異。NVIDIA的模擬到實體技術教材將落差分為感知、驅動、物理與建模四類,例如相機雜訊、照明、馬達摩擦、控制時序,以及物體重量與碰撞反應。
在NVIDIA的SO-101實體驗收示範中,同一套訓練成果由模擬器改接實體手臂,執行夾取小瓶並置於架上的任務。教材列出的現場失敗包括夾取落空、動作超過目標位置,以及真實光線與動態造成的行為變化;操作者持續觀察,必要時停止設備。
企業評估RoboTWIN時,可先指定一項實際任務,將訓練時間、現場成功率與人工介入次數列為驗收指標,再評估擴大至其他機型或產線。
工研院官網的產業焦點將RoboTWIN的合作方式列為研發合作、試製導入。需要了解模擬器與機器視覺的工程人員,也可查閱工研院產業學院的智慧機器人技術學程,其中包含FOVision視覺模組與RoboTwin高擬真廠務模擬器的課程單元。
準備接洽的團隊,可先整理機型、工作環境與目標任務,詢問平台支援方式、運算設備、授權費用與現場驗收安排。台灣既有應用可延伸閱讀AI機器人處理現場缺工及照護機器人的家庭分工;前者聚焦產業任務,後者交代人與設備的工作分配。相關消息見AI快訊與工研院報導彙整。