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本视频详细演示了UniTREE RL GYM强化学习框架的环境搭建与代码解析过程。主要内容包括：通过Miniconda创建虚拟环境，安装PyTorch、Isaac Gym等依赖库，解决版本冲突（如降级torch至1.8.1），运行训练脚本时处理CUDA版本兼容性问题，并重点分析了奖励函数（reward）的设计逻辑，强调观察值（observation）的输入结构对训练效果的影响。
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