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至于能否“反向驯化大数据”，有技术人员告诉记者，人为干扰的作用并不会很大。因为大数据依托的维度十分广泛，平台的用户账户大多数是实名制，使用虚拟账户的可能性很小，所以很难通过一些简单伪装行为迷惑大数据模型，而且大数据模型本身就有较强的学习能力。
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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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