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当前,美国、欧洲、日本等国家和地区竞相在极端条件领域投入大量的人力和物力,美国佛罗里达强磁场实验室、法国格勒诺布尔的尼尔研究所和欧洲强磁场中心、日本东京大学固体所极端条件实验室、德国马普量子光学研究所及核物理研究所等都拥有先进的极端条件实验设施。
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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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