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此次的具身智能模型基于预测编码启发，变分递归神经网络框架，通过集成视觉、本体感觉和语言指令三种感官输入进行训练。具体来说，该模型处理了以下输入：观看机械臂移动彩色块的视频；感知人体四肢运动的感觉及机械臂移动时的关节角度；以及语言指令如“把红色物体放在蓝色物体上”。
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利用这一设备，研究人员首次得到了自然界最常见的六角冰表面的原子级分辨图像，实现了对表面氢键网络的精确识别和氢核分布的精准定位。为进一步探究冰表面预融化过程，研究人员进行了系统的变温生长实验，发现冰表面在－153℃时就开始融化。
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