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生了若干最优美的计算例程，显著改变了我们的生活。话虽如此，如果我们想赋予这些例程“超能力”，并使它们能够远远超出其最初设想的输入类型而适用，我们就需要找到某种方式来弥合这一鸿沟。我们的提案——神经算法推理蓝图[32]——旨在通过将目标算法神经化来弥合这一鸿沟。 由于我们识别出的一个关键限制是需要手动进行输入特征工程，一个良好的首要切入点可能是简单地用神经网络编码器取代特征工程师。毕竟，取代特征工程正是深度学习取得重大突破的方式[33]！编码器将学习从原始数据预测算法的输入，然后我们可以在这些输入上执行算法，以获得我们关心的输出。 这种流水线非常流行[34]；近年来，已经出现了开创性成果，使得即使算法本身不可微，也能通过编码器进行反向传播[35]。然而，它存在算法瓶颈问题：也就是说，它完全受制于算法的输出[36]。也就是说，如果编码器对算法输入的预测很差，我们就会遇到与之前相同的问题——算法会在错误的环境中给出完美的答案。由于所需的输入通常是标量性质的（例如输入图每条边上的单个距离），编码器常常被要求将现实世界数据的极其丰富的结构映射为仅仅一个数字。这在低数据或部分可观测的场景中尤其成为

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例和光照强度，机器人可在爬行、定向跳跃和垂直跳跃之间切换。 中国科学院宁波材料技术与工程研究所、海洋关键材料全国重点实验室研究员陈涛对本报记者表示，以往软体机器人每次跳跃需人工复位或外部调制，这是因为在恒定外界激励下，实现可循环的“储能—释能—复位”闭环极难，需要同时实现能量回收、空中姿态稳定与落地续能。该工作以扭转储能替代弯折、拉伸储能，以几何约束将复位“编码”进结构本身，为软体连续跳跃提供了一条极简路径。 这种结构并不局限于陆地跳跃。研究团队进一步改造材料和尾部设计，使软环能够漂浮、划水并重返岸边，实现“跳跃—游泳—再次跳跃”的两栖运动。在水面上，尾部由“拍地起跳”转为“拍水推进”；当抵达倾斜岸边时，尾部弹跳产生的推力还能帮助它克服水面张力回到陆地。 在应用前景方面，尹杰认为，这类毫米级软体机器人体积小、重量轻、结构柔顺，适合进入草地、碎石、泥沙、浅水及水陆交界等复杂环境，开展环境感知、目标搜索和局部监测。未来如果实现多机协同，还可能拓展到集群化环境探索和大范围分布式监测。 从实验室走向实际应用仍有距离。下一步，研究团队希望探索利用自然光，使其摆脱对固定人工光源的依赖。尹杰表示，这

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