..................................................137 4. 跨部门协作与 AI 智能体的无缝集成........................................................................137 5. 持续优化与迭代的重要性................................... ......................................................137 17.2 实施建议...............................................................................................................138 17.3 未来工作方向.....

以执行有用的任务和解决实际问题. 由于在现实世界中收集大量交互数据成本高 昂, 研究者们通常依赖模拟数据来训练通用的机器 人策略, 使用大语言模型自动生成丰富的模拟环境和 专家演示可以增强机器人策略的任务级泛化能力[137]. 如 RoboGen[42] 提出了通过使用生成模型自动大规 模学习多样化的机器人技能的方法, 以提取嵌入大 规模模型中的广泛且多变的知识, 并将其转移到机 器人领域, 用以应对机器人研究中长期存在的挑战 International Conference on Learning Representations. Vienna, Austria: OpenReview.net, 2024. 137 Chi C, Xu Z J, Feng S Y, Cousineau E, Du Y L, Burchfiel B, et al. Diffusion policy: Visuomotor

......136 9.2.2 新兴功能探索...........................................................................137 10. 总结...........................................................................................

..................................................................................................137 7.3.1 税务数据比对.....................................................................................

15.1 相关法规.........................................................................................137 15.2 合规检查........................................................................................

......135 6.1.1 数据准备阶段...........................................................................137 6.1.2 模型训练阶段...........................................................................139 6.1.3

加强数据安全和隐私保护· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 144 6.1.4 大模型与小模型：互相补充，协同合作· · · · · · · · · · · · · 137 6.1.5 AI代理：推动行业生产力智能升级· · · · · · · · · · · · · · · · 138 6.未来展望与建议篇· · · · · · · · · · · · · · ·