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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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对人工智能（AI）至关重要的大型语言模型（LLM）主要依赖于大规模数据集，但其无法像人类那样有效地从有限信息中进行泛化。而具身智能是一种基于物理实体进行感知和行动的智能系统。它可以通过智能体与环境的交互来获取信息、理解问题、做出决策并执行行动。
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