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大量的无效数据不仅消耗了计算资源,也给模型可靠训练带来挑战。在此背景下,小数据和优质数据的价值越来越重要。小数据更注重数据的精度和相关性,从本质上减少人工智能算法对数据的依赖和不确定性,增强网络可靠性。建设多样性的数据集不仅能够从理论基础上支撑不同技术路线的AI发展,还为解决通用人工智能的瓶颈问题提供新的可能。

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。

⚋(撰稿:窦瑞欢)

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    • 毕之之🐺LV0六年级
      2楼
      A股主板市值退市标准调整为5亿🔲
      2024/10/30   来自赤峰
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    • 🌵任蝶朋LV8大学四年级
      3楼
      新闻分析:英国加油站为何“缺油”✲
      2024/10/30   来自南通
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      美国大选前最后一周 特朗普的"前师爷"班农刑满出狱🚸
      2024/10/30   来自玉环
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      青海湖生态美📧
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    • 孟弘媛🤹⚕LV8大学三年级
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      展会邀请 | 第21届YME中国(玉环...| 第21届YME中国(玉环...📜
      2024/10/30   来自姜堰
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    • 蒲琬琛LV5大学四年级
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      倪萍:过去离婚天塌了,现在都不是事,甚至有时还受到赞美❣
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