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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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DeepSeek采用了低成本、高效能的创新路径，实现了“花小钱办大事”的效果。DeepSeek在其技术报告中称，仅使用了2000余个芯片集群来训练DeepSeek-V3模型，芯片使用量仅是一些国际AI大模型的零头。其训练最新模型的成本仅为560万美元，远低于一些国际AI大模型的训练成本。
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