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　　　　因此，郭建恒引入恒星的潮汐力，定义了一个改进的金斯参数。通过该参数，能简洁准确地区分恒星潮汐力和极紫外辐射在驱动大气逃逸中的角色。以此为基础，科研人员只需使用质量、半径和轨道距离等恒星和行星的基本物理参数，就可以对低质量行星大气流体逃逸机制作出分类。这一新参数，不仅帮助研究者更精确地区分外部能源导致大气逃逸的不同物理过程，还可以很好地区分恒星极紫外辐射和潮汐力驱动的逃逸。

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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