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							CAIAC 2025
						
    
												
    
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 智庫報告
		
    
		
    
			
    資訊頻道
    
            
		
    
		
    
			
    
				
    基于大模型的具身智能系統(tǒng)綜述
    
				
    
					
      
                                                                        
    • 點(diǎn)擊數(shù)：805     發(fā)布時間：2025-02-12 17:04:04
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                    得益于近期具有世界知識的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的迅速發(fā)展，基于大模型的具身智能在各類任務(wù)中取得了良好的效果，展現(xiàn)出強(qiáng)大的泛化能力與在各領(lǐng)域內(nèi)廣闊的應(yīng)用前景。鑒于此，對基于大模型的具身智能的工作進(jìn)行了綜述，首先，介紹大模型在具身智能系統(tǒng)中起到的感知與理解作用；其次，對大模型在具身智能中參與的需求級、任務(wù)級、規(guī)劃級和動作級的控制進(jìn)行了較為全面的總結(jié)；然后，對不同具身智能系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行介紹，并總結(jié)了目前具身智能模型的數(shù)據(jù)來源，包括模擬器、模仿學(xué)習(xí)以及視頻學(xué)習(xí)；最后，對基于大語言模型 (Large language model,?LLM) 的具身智能系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展方向進(jìn)行討論與總結(jié)。
				
    
                
                
                                    
    
                        關(guān)鍵詞：
                                            
    
                                                                    
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