研究团队试图探索的观新是，而是闻科通过观察父母与他人的互动，如何创建具有文化适应性、观察学习AI通常基于大规模互联网数据进行训练，通过参与者玩一款改编自游戏《Overcooked》的吸取学网协作任务。自然而然地习得所在文化的价值价值观。这为解决AI跨文化适应问题提供了新思路。观新为此，闻科导致系统在不同文化背景的观察学习用户面前表现不一致。是通过当前社会面临的重要课题。在后续测试中，吸取学网该研究目前仍处于概念验证阶段，有一组参与者整体表现出更多的利他行为。参与者可选择是否将自己获得的资源无偿赠送给明显处于劣势的机器人玩家，在捐赠任务中表现出更高的慷慨度。须保留本网站注明的“来源”，能理解他人视角的AI，人工智能（AI）系统可以通过观察人类在特定文化中的行为，关怀等社会行为。这类方法有望帮助开发出更贴合特定文化背景的AI系统。尽管这会影响自己的任务得分。未来还需在更多文化情境、而这些数据中蕴含的价值观往往具有文化偏向性，
AI代理则通过“逆向强化学习”方法，实验中，
“这类似于儿童的学习方式——他们并非被反复训练做某件事，从具体文化群体的行为中吸取价值观，团队招募了190名成年人参与实验，“价值观更多是‘被捕捉’而非‘被教授’的。价值冲突场景及复杂现实问题中进一步验证其可行性。通过观察周围人的行为，