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湘潭做网站 去磐石网络,运动服饰网站建设项目规划书,推荐中山精品网站建设,网站开发专利申请简介 本文综述了大模型赋能具身智能的两大核心方向#xff1a;自主决策#xff08;分层决策与端到端决策#xff09;和具身学习#xff08;模仿学习与强化学习#xff09;。文章系统分析了大模型如何增强传统方法#xff0c;并首次将世界模型纳入具身智能研究框架。同时…简介本文综述了大模型赋能具身智能的两大核心方向自主决策分层决策与端到端决策和具身学习模仿学习与强化学习。文章系统分析了大模型如何增强传统方法并首次将世界模型纳入具身智能研究框架。同时文章指出了当前面临的数据稀缺、持续学习、计算效率和仿真到现实差距等挑战为通用人工智能研究提供了理论指导与实践方向。该综述聚焦大模型赋能的具身智能系统梳理其在自主决策与具身学习两大核心方向的进展自主决策涵盖分层决策大模型增强高层规划、低层执行与反馈优化与端到端决策基于视觉-语言-动作VLA模型大模型提升感知、动作生成与部署效率具身学习重点阐述大模型对模仿学习扩散模型、Transformer构建策略网络与强化学习优化奖励函数设计与策略网络的增强作用首次将世界模型纳入具身智能研究分析其设计方法及对决策与学习的关键支撑最后指出当前面临的具身数据稀缺、持续学习、计算部署效率及仿真到现实差距等挑战为通用人工智能AGI方向提供理论框架与实践指导。论文全览详细总结引言研究背景与综述定位具身智能核心定义旨在开发具备物理形态的智能系统能在现实环境中实现感知、决策、行动与学习是通往通用人工智能AGI的关键路径参考Turing 1950年提出的智能定义。研究瓶颈传统具身智能依赖预编程规则如早期符号推理系统适应性有限深度学习虽降低环境建模依赖但模型多为任务特定泛化性与迁移性差。大模型的突破以LLM如GPT系列、LVLM如CLIP、MLM如Gemini、VLA如RT-2为代表的大模型凭借强大的感知、推理、交互能力革新具身智能研究。综述价值填补空白现有综述多聚焦大模型本身或具身智能单一组件如规划、模拟器本文首次系统整合大模型与具身智能的协同机制。核心聚焦围绕自主决策与具身学习两大核心同时首次将世界模型纳入具身智能研究框架。分析方法采用“水平对比垂直追溯”双维度分析既对比不同方法如分层vs端到端决策又追溯技术演进如VLA模型从RT-2到Octo的发展。基础概念具身智能与大模型基础具身智能Embodied AI组成结构包含物理实体如人形机器人、四足机器人、智能车与智能体认知核心负责决策与学习。核心流程模仿人类问题解决范式——通过模仿学习从演示/视频获取技能面对新场景时分析环境、分解任务、规划策略结合强化学习与反馈优化见图2。核心能力自主决策分层/端到端两种范式与具身学习通过交互持续优化技能。主流大模型类型及演进模型类型核心功能代表模型关键进展大语言模型LLM自然语言处理、认知推理BERT2018、GPT系列GPT-3含1750亿参数2020、PaLM2023、Llama系列7B-65B参数2023GPT-3首次实现零样本/少样本学习ChatGPT基于GPT-3.5支持自然交互Llama系列推动开源研究大视觉模型LVM视觉信息处理识别、分割等ViT2020、DINO/DINOv22021-2023、MAE2022、SAM2023训练于1100万图像ViT将Transformer引入视觉SAM支持语义/实例/目标分割可通过用户反馈微调视觉-语言模型LVLM跨模态视觉语言融合CLIP2021、BLIP/BLIP-22022-2023、GPT-4V2023CLIP通过对比学习对齐图文特征BLIP-2引入QFormer实现高效跨模态融合GPT-4V支持图文联合输入推理多模态大模型MLM处理多模态文本、视觉、音频等Video-Chat2023、Gemini2023、DALL·E系列DALL·E3 2023、Sora2024生成60秒视频DALL·E系列实现文本到图像生成Sora通过扩散模型生成高质量长视频Gemini高效处理多模态输入视觉-语言-动作模型VLA映射多模态输入到动作RT-22023首提VLA、Octo2024800k轨迹训练、OpenVLA2024开源RT-2离散化动作空间Octo用扩散模型优化动作序列OpenVLA通过LoRA提升参数效率大模型通用能力增强技术In-Context LearningICL通过设计提示词实现零样本泛化无需额外训练。X of ThoughtsXoT含CoT链式推理、ToT树状推理、GoT图状推理提升复杂问题解决能力。Retrieval Augmented GenerationRAG从外部知识库检索信息缓解大模型知识过时问题。Reinforcement Learning from Human FeedbackRLHF结合人类偏好训练使模型输出更符合人类意图。Model Context ProtocolMCP标准化大模型与外部工具交互接口提升 interoperability。具身大模型ELM/EMLM核心作用整合多模态文本、视觉、音频、触觉赋能具身智能的感知、推理与行动是自主决策与具身学习的核心支撑。分工差异LLM作认知骨干LVM负责视觉感知LVLM/MLM增强跨模态理解VLA实现端到端感知-动作映射。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】自主决策分层与端到端范式分层自主决策Hierarchical Paradigm核心架构分为感知交互层依赖视觉模型、高层规划层分解任务、低层执行层执行动作、反馈增强层优化决策见图5。高层规划High-Level Planning规划类型实现方式代表方法优势与局限结构化语言规划LLM作规划器或生成PDDLLLV引入外部验证器、LLMP生成PDDL提升规划自动化但需处理PDDL语法错误自然语言规划LLM分解任务结合可行性校验SayCANLLMRL评估动作价值、Text2Motion几何校验灵活性高但依赖固定技能库Grounded Decoding动态校验可行性适配开放任务编程语言规划将指令转可执行代码CaP生成Python函数库、Instruct2Act多模态模型代码生成动态适应性强ProgPrompt通过结构化提示减少无效代码低层执行Low-Level Execution传统控制算法PID关节控制、LQR状态反馈优化、MPC无人机路径跟踪优势是实时性强、可解释性高局限是动态环境适应性差。学习驱动控制模仿学习Embodied-GPT用7B LLM规划模仿学习生成低层策略。强化学习Hi-Core分两层LLM设高层策略RL生成低层动作。模块化控制LLM调用预训练模型如CLIP检测、SAM分割如DEPS、PaLM-E优势是可复用性强局限是可能引入通信延迟。反馈与增强Feedback and Enhancement反馈来源实现方式代表方法大模型自反思Re-Prompting基于错误反馈调整提示、内省机制自主评估优化DEPS描述-解释-规划-选择框架、Self-Refine多轮自反馈、Reflexion结合长期记忆人类反馈建立人机交互闭环人类提供指导KNOWNO识别知识缺口求助人类、EmbodiedGPT控制失败时请求人类输入、YAY Robot实时语言修正环境反馈结合环境动态调整计划Inner Monologue将多模态输入转语言推理、TaPA开放词汇目标检测、DoReMi检测计划-执行差异端到端自主决策End-to-End Paradigm核心载体视觉-语言-动作VLA模型直接映射多模态输入视觉语言到动作避免分层范式的误差累积见图9。VLA模型核心组件token化与表示将视觉环境图像、语言任务指令、状态机器人关节/ gripper状态、动作控制信号编码为token。多模态信息融合通过Transformer的交叉注意力机制融合多模态token为统一嵌入向量。动作解token化 autoregressive解码器生成动作token分离散如RT-28维动作空间每维256个区间与连续如Octo扩散模型生成两种方式。VLA模型增强方向增强目标技术手段代表方法效果感知能力提升图像预处理、轨迹信息融合、3D感知BYO-VLA去噪预处理、TraceVLA视觉轨迹提示、3D-VLA点云处理提升视觉鲁棒性3D-VLA优于2D模型的空间理解轨迹动作优化扩散模型、TransformerOctoTransformer扩散解码器、Diffusion-VLA语言模型扩散解码器生成平滑精准动作Diffusion-VLA适合语义-动作深度融合任务训练成本降低流匹配、轻量化模型、并行解码π₀流匹配50Hz动作生成、TinyVLA知识蒸馏10M参数、OpenVLA-OFT并行解码π₀降低计算开销TinyVLA推理速度提升5倍OpenVLA-OFT减少推理时间主流VLA模型对比部分关键模型##### 3.2.4 分层vs端到端决策对比 | 对比维度 | 分层决策Hierarchical | 端到端决策End-to-End | |----------|--------------------------|--------------------------| | 架构 | 感知SLAM/CLIP、高层规划结构化/自然/编程语言、低层执行技能库、反馈多源 | 感知token化、规划VLA预训练隐含、动作生成自回归/扩散、反馈闭环内置 | | 性能 | 结构化任务可靠动态环境受限 | 复杂开放任务表现优依赖训练数据 | | 可解释性 | 高模块设计清晰 | 低黑箱模型 | | 泛化性 | 有限依赖人工设计结构 | 强大规模预训练驱动对数据缺口敏感 | | 实时性 | 低模块通信延迟 | 高直接感知-动作映射 | | 计算成本 | 中等模块独立优化 | 高训练需大量资源 | | 应用场景 | 工业自动化、无人机导航、自动驾驶 | 家用机器人、虚拟助手、人机协作 |具身学习从模仿到强化大模型全面提效具身学习基础框架数学建模定义为8元组 ((S, A, G, T, R, , O, ))其中(S)环境状态集(A)动作集(G)目标集(T)状态转移概率®目标条件奖励函数()观测集(O)观测概率()折扣因子0≤γ1。核心目标通过交互获取技能优化策略 ()分层决策中含高层子目标生成()与低层动作映射()。主流具身学习方法对比学习方法核心逻辑优势局限典型应用模仿学习IL模仿专家演示最小化负对数似然样本效率高快速获取初始策略依赖高质量演示泛化性差机器人操作、结构化导航强化学习RL试错交互最大化期望累积奖励动态环境适应性强需大量样本与计算奖励函数设计难自主导航、动态任务优化迁移学习TL源任务知识迁移到目标任务最小化KL divergence加速学习复用技能任务差异大时负迁移跨环境导航、共享结构操作元学习Meta-L“学会学习”MAML优化初始参数少样本快速适配新任务预训练需大量任务与样本多场景导航、操作适配大模型增强模仿学习核心方向构建更鲁棒的策略网络解决传统模仿学习泛化性差、演示依赖强的问题。扩散模型-based策略网络处理复杂多模态动作分布如Pearce框架迭代加噪去噪、DABC两阶段训练、Diffusion PolicyU-Net去噪视觉驱动、3D-Diffusion3D输入提升空间理解。Transformer-based策略网络建模轨迹序列依赖如RT-1130k轨迹训练、RT-Trajectory轨迹草图增强泛化、ALOHA双机械臂操作、RoboCat跨任务模仿VQ-GAN token化视觉。大模型增强强化学习奖励函数设计解决人工设计难问题方法实现逻辑代表工作优势奖励信号生成LLM从文本提示生成奖励L2R少样本、Kwon et al.零样本无需人工设计但奖励稀疏奖励函数生成LLM生成可解释函数迭代优化Text2RewardPython函数人类反馈、EurekaGPT-4生成自动优化、Auto MC-RewardMinecraft全自动化奖励密集Eureka超越人类设计奖励策略网络构建提升离线RL的泛化性与表达性网络类型技术手段代表方法效果扩散模型-based建模复杂动作分布DiffusionQLQ-learning框架、EDP单步采样降成本适配多模态动作分布EDP提升采样效率Transformer-based捕捉轨迹长依赖Decision Transformer序列建模、Prompt-DT提示增强少样本泛化、ODT离线预训练在线微调规划一致性强Q-Transformer结合Q值估计LLM-based利用预训练知识GLAMLLMPPO、LaMoGPT-2LoRA、ReidBERT外部知识库Reid在D4RL基准上超越Decision Transformer训练时间减少世界模型设计与具身智能应用世界模型设计类型类型核心原理代表模型优势latent空间世界模型编码观测到 latent空间预测动态RSSM基础、PlaNetCVAEGRU、Dreamer系列Dreamer V3用symlog提升稳定性连续控制任务表现优样本效率高Transformer-based注意力机制建模多模态与长依赖IRISVQ-VAE token化自回归Transformer、Genie时空Transformer互联网视频预训练、TWMTransformer-XL长依赖复杂记忆交互任务优Genie生成可交互环境扩散-based加噪去噪生成预测序列Sora视频生成60秒、UniPi轨迹视频生成、UniSim联合训练互联网与机器人数据高保真预测Sora支持语言驱动视频生成JEPA联合嵌入预测架构分层规划自监督学习聚焦语义特征Meta JEPAYann LeCun提出提升常识能力平衡快速反应与深度推理世界模型在具身智能中的作用辅助自主决策模拟验证在虚拟环境测试决策降低现实成本如NeBula贝叶斯滤波构建信念空间、UniSim生成高/低层控制的视觉结果。知识增强提供环境常识与全局知识如WKM整合全局任务知识与局部状态知识、Agent-Pro建模“信念”理解社交环境。辅助具身学习状态转移模拟减少现实交互如RobotDreamPolicy世界模型内训练策略、DayDreamerDreamer V2生成 latent状态预测、SWIM互联网人类视频预训练理解交互。数据生成合成稀缺数据如SynthER生成离线RL轨迹、MTDiff生成多任务轨迹、VPDD人类操作数据预训练减少机器人数据需求。挑战与未来展望核心挑战具身数据稀缺现有数据集规模远小于视觉语言数据如VIMA 65万演示、RT-1 13万演示 vs LAION-5B 57.5亿图文对原因是机器人设计多样、现实交互复杂。持续学习Continual Learning灾难性遗忘学习新任务导致旧技能丢失如机器人平地导航训练后崎岖地形导航能力下降。探索效率低难平衡新经验探索与旧知识利用。现实不确定性传感器退化、机械磨损影响学习。计算与部署效率训练成本高Diffusion-VLA需数百GPU训练数周计算量达PFlops级。部署受限RT-2需20GB显存边缘设备如机器人资源有限云端部署存在隐私与实时性问题。仿真到现实差距Sim-to-Real Gap仿真环境的物理动力学摩擦、碰撞与视觉渲染光照、材质无法完全匹配现实导致策略迁移失败。潜在解决方向数据稀缺世界模型合成数据如SynthER、整合人类数据集如Ego4D需解决现实差距与动作对齐问题。持续学习经验回放缓解遗忘、正则化约束权重更新、自监督学习内在动机驱动探索、多智能体协作。效率优化参数高效微调LoRA成本降为全微调的1/10、模型压缩知识蒸馏、量化如TinyVLA 10M参数、硬件加速定制芯片。仿真到现实高精度模拟器如Genesis可微渲染、域适应技术。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】