此外，关卡之间是共享部分元素的，即使一个新的关卡你完全没有看过，但其中的元素A在某些训练关卡上见过，某些元素B在另外一些关卡上见过等等，因此，是存在泛化的可能的。

跟以往的监督学习算法类的比赛不同（通常只需要提交在测试样本上的预测结果），此次比赛需要提交算法。具体地，将算法依赖的代码和数据打包成docker镜像，然后上传至OpenAI的网站。在收到评测请求之后，OpenAI会针对每一个评测关卡（public leaderboard上有5个评测关卡，而final private test上则有11个），在配置有K80显卡的aws instance上以独占GPU的方式运行我们的算法（感慨一下OpenAI的壕气，毕竟有上百个团队在比赛期间不停提交评测请求），学习时间被100万个游戏帧和12小时物理时长同时限制，任意条件满足则程度退出。

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