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智能机器人的兴起：LLM如何改变体现AI
多年来，创建可以像人类一样移动，交流和适应的机器人一直是人工智能的主要目标。尽管已经取得了重大进展，但开发能够适应新环境或学习新技能的机器人仍然是一个复杂的挑战。大型语言模型（LLM）的最新进展正在改变这一点。 […]较智能机器人的崛起：LLM如何变化体现的AI首先出现在unite.ai上。
来源:Unite.AI多年来，创建可以像人类一样移动，交流和适应的机器人一直是人工智能的主要目标。尽管已经取得了重大进展，但开发能够适应新环境或学习新技能的机器人仍然是一个复杂的挑战。大型语言模型（LLM）的最新进展正在改变这一点。经过大量文本数据培训的AI系统正在使机器人更聪明，更灵活，并且能够在现实世界中与人一起工作。
理解体现了AI
体现的AI是指可以感知并与环境相互作用的物理形式存在的AI系统。与在数字空间中运行的传统AI体现的AI可以使机器能够与物理世界互动。例如，机器人拿起杯子，避免障碍物的无人机或在工厂组装零件的机器人手臂。这些动作需要AI系统来解释视觉，声音和触摸之类的感觉输入，并实时进行精确的动作。
体现了AI体现AI的重要性在于它有能力弥合数字智能和现实世界应用之间的差距。在制造业中，它可以提高生产效率；在医疗保健中，它可以帮助外科医生或支持患者；在房屋中，它可以执行清洁或烹饪等任务。体现的AI允许机器完成不仅仅需要计算的任务，从而使它们在整个行业之间更加有形和有影响力。
大语言模型的作用
llms，例如GPT，是在大型文本数据集中训练的AI系统，使其能够理解和产生人类语言。最初，这些模型用于编写和回答问题等任务，但它们现在正在发展为能够多模式通信，推理，计划和解决问题的系统。 LLM的这种演变使工程师能够进化出体现的AI，而不是执行一些重复的任务。
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