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虽然体现AI的探索已经跨越了数十年，但它仍然是一种持续的挑战，以赋予具有人层的智力的代理商，包括感知，学习，推理，推理，推理，决策，控制，控制和概括性，以便他们可以在公开的，不结构的，不结构的环境和动态的环境中执行通用任务。计算机视觉，NATU语言处理和多模式学习的最新进展表明，基础模型具有针对特定任务的超人类功能。他们不仅提供了一个坚实的基石，可以将基本模块整合到体现的AI系统中，而且还阐明了如何从方法论的角度来扩展机器人学习。这项调查旨在为机器人技术中的基础模型提供全面，最新的概述，重点介绍了官方的操纵，并涵盖了高级计划和低级控制。此外，我们展示了它们常用的数据集，模拟器和基准。重要的是，我们强调了这一领域的固有构成的关键挑战，并描绘了未来研究的潜在途径，并为推进学术和工业话语的边界而促进了这一领域的潜在途径。
arxiv：2402.02385v1 [cs.ro] 2024年2月4日
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