RT-X[55] RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55], InteractiveAgent[56], VIHE[57], ALOHA[37], ALOHA2[58] TidyBot[49], VIMA[50], Instruct2Act[51], VoxPoser[52], VilA[30] RoboGen[42], Mimicgen[43], Scaling up and distilling TokenLearner (a) RT-1 系统架构[53] (a) System architecture of RT-1[53] (b) TidyBot 系统架构[49] (b) System architecture of TidyBot[49] Transformer · + Category:can Receptacle:recyclingbin Primitive:toss Object 通过结合冻结参数的大模型和基础模型, 在不牺牲 模型泛化能力的前提下, 针对特定任务进行灵活的 优化和调整, 不仅可以利用大模型在海量数据上学 习到丰富的知识, 还可以通过基础模型的调整来适 应特定的任务需求. TidyBot[49] 探讨了如何使机器人在执行家庭清 理任务时能根据用户的个人偏好进行有效且个性化 的辅助. TidyBot 的工作流程包含几个关键步骤: 首先, 通过与机器人的初步交互收集用户偏好; 接 着, 将这些偏好输入到大语言模型中进行总结

...................................................................................................49 4.1.1 CRM 数据源对接.................................................................................. 200，需预留 20%弹性扩展空 间。 - 开发与集成成本：按人天计算，后端接口开发（15 人天）、数据 清洗模块（10 人天）、前端交互优化（8 人天），参考中级工程师 日均费率￥1,500，合计￥49,500。 - 持续运维成本：含监控告警系统搭建（￥8,000/月）、模型微调 迭代（每季度 5 人天）及异常处理响应（预留￥20,000/年应急预 算）。 2. 时间线规划 关键里程碑采用并行推进策略：

48 5.4 智能决策模块......................................................................................49 5.5 结果展示模块......................................................................................52 Multi-agent Systems: An Overview[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 2019, 49(6): 1109-1125. DOI: 10.1109/TSMC.2019.2901234. 5. Smith, J., Brown, R. Advanced Techniques in Multi-agent

...................................................................................................49 4. 智能体功能模块....................................................................................... 设置五级风险标签，根据企业风险偏好动态调整阈值区间： o 紧急（红色）：分值≥85，需 24 小时内响应 o 高危（橙色）：70-84，72 小时响应 o 中危（黄色）：50-69，周报跟踪 o 关注（蓝色）：30-49，月度审计覆盖 o 正常（绿色）：＜30，常规监控 4. 智能报告生成流程 报告内容通过模块化模板自动组装，包含三个核心部分： o 风险溯源：通过知识图谱展示关联交易方、流程节点与 系统漏洞的拓扑关系

......47 3.3.1 深度学习模型.............................................................................49 3.3.2 迁移学习策略.............................................................................53 4. AI

...................................................................................................49 6.1 数据收集与存储......................................................................................

2 影像分析.............................................................................................49 4.2.1 医学图像处理.............................................................................51 4.2.2

...................................................................................................49 6.2 数据清洗与预处理.....................................................................................

3 模型优化.............................................................................................49 5.4 模型部署.........................................................................................

......47 3.2.1 异常数据处理.............................................................................49 3.2.2 数据格式转换.............................................................................51 3.3 地理信息系统（GIS）集成