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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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当前，智能可穿戴设备已成为日常生活的一部分，并在健康监测、远程医疗、人机交互等领域发挥着重要作用。相较于传统刚性半导体元件或柔性薄膜器件等，由智能纤维编织成的电子纺织品具有更好的透气性和柔软度，但目前智能纤维开发多基于“冯·诺依曼架构”，即以硅基芯片作为信息处理核心开发各种电子纤维功能模块，如信号采集的传感纤维、能量供应的发电纤维等，复杂的多模块集成必然增大了纺织品的体积、重量和刚性。
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