具身智能
分类
系统
大模型可以通过具身智能系统在现实世界中验证和优化其决策。
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（1）环境感知：大模型可以处理来自传感器的多种数据，帮助具身智能系统更准确地感知环境。
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（1）语义理解与逻辑推理能力：大语言模型具备强大的语义理解和逻辑推理能力，能够帮助具身智能系统更好地理解自然语言指令。
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（2）任务规划：大模型能够根据任务目标生成详细的行动计划，指导具身智能系统完成复杂任务。
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（2）多模态感知与决策能力：多模态模型使具身智能系统能够融合多种感官信息进行感知和决策。
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（2）数据生成与增强：具身智能系统在与环境交互过程中生成的大量数据可以用于进一步训练和优化大模型，提升其性能。
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（3）奖励函数设计：在强化学习中，大模型可以设计更合理的奖励函数，帮助具身智能系统更高效地学习。
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（3）安全与可靠性：在具身智能系统中应用大模型时，需要确保系统的安全性和可靠性，避免因模型的不确定性导致的安全问题。
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