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传统大模型可以协助机器人处理决策、任务拆解和常识理解等慢通道反应任务，但不适合做强实时性和高稳定性的机器人规划与控制快通道反应任务。具身智能（人工智能在物理世界的进一步延伸，一般是指可以感知、理解物理世界并与其形成互动的智能系统）小脑模型可以通过多模型投票等集成学习方法，结合机器人本体结构与环境特性选择合理的模型控制算法，确保机器人在理解自身本体约束的前提下，完成高动态、高频、鲁棒的规划控制动作，使智能机器人更加满足现实世界的精细操作与实时控制需求。
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今年1月，国内AI厂商深度求索（DeepSeek）发布了开源推理模型DeepSeek-R1，该模型在多个基准测试中与OpenAI公司的o1模型持平，但成本仅为o1的三十分之一，高性能、低算力需求使其迅速在全球走红，并开启了低成本训练模型的风潮。
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