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摘要 - 多型大型模型（MLMS）正在成为一个重要的研究重点，将强大的大语言模型与多模式学习结合在一起，以跨不同数据模式执行复杂的任务。本评论探讨了MLM中最新的开发和挑战，强调了它们在实现人工通用智能和作为世界模型的途径方面的潜力。我们提供了关键技术的概述，例如多模式的思想链（M-COT），多模式指令调整（M-IT）和多模式的内在学习（M-ICL）。此外，我们讨论了多模型模型的基本技术和特定技术，突出了它们的应用，输入/输出方式和设计特征。尽管取得了重大进步，但统一的多模型模型的发展仍然难以捉摸。我们讨论了3D生成和体现智能的集成，以增强世界模拟功能，并提出将外部规则系统纳入改进推理和决策。最后，我们概述了未来的研究指示，以应对这些挑战并推进该领域。
从高效的多模型到世界模型：调查
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