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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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“我的3名学生获得了图灵奖，其中一人还获得了基础物理学突破奖，仅次于诺贝尔奖。他们中的许多人是美国国家科学院的成员。这并不是因为他们在博士论文中就做了突破性工作，而是他们学会了如何进行研究和如何选择问题。”
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