到此为止，我描述的还只是直观的、外显的（explicit）的执教语言。与之相对，还有另外一种隐喻式的、类比的（analogy）的执教语言，例如「想象你的右手拿着一支笔，在空间中沿对角线写出一个笔画」。有研究表明，类比式教学能让我们在面对压力时更好地完成动作（Lam et al., 2009）。脱离开人体这个共通的基础，脱离具体学员的具体知识和情境，我们如何指望 AI 能够找到最合适的类比完成教学呢？另一方面，上面举的例子还只是相对初级、安全的技术动作。如果把这里的兵器从短棍换成刀呢？如果把单纯的上肢打击动作换成跳跃和空翻呢？如果把动作的难度进一步升级呢？如果还涉及到人体的碰撞或者人际对抗呢？
To find these crucial border points, we employed a clever technique based on the Ford-Fulkerson algorithm. By simulating "flooding" roads with traffic from random start/end points, we could identify the natural bottlenecks – the "minimum cut" in graph theory terms. These bottlenecks became our border points.。传奇私服官网对此有专业解读
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