YAY Robot[81], Socratic Models[82], MUTEX[83], ORION[84], MOKA[85], ViLA[30] Text2Motion[72], PaLM-E[73], SayCan[74], EmbodiedGPT[75], ELLM[76], Voyager[77], LLM-Planner[78], KnowNo[79] ViLA[30], OK-Robot[69] 框架使用大语言模型进行高层次任务规划, 从多种 机器人技能组成的技能库中选择合适的技能, 并使 用几何可行性规划器优化技能序列参数, 解决动作 间的几何协调问题, 从而提高任务成功率. PaLM-E[73] 是一个仅有解码器 (decoder-only) 的多模态语言模型, 能够结合视觉、语言和机器人 传感器数据, 自回归地生成文本, 这个生成的文本 可以是回答问题的答案, 或者是以文本形式产生的 由机器人执行的决策序列 研究了如何将基于互联网规模数据训练的视觉−语 言模型直接整合到端到端的机器人控制中, 以提高 泛化能力并实现语义推理. RT-2 模型的基础是大 型的视觉−语言模型, 如 PaLI-X[126] 和 PaLM-E[73], 这些模型已经在互联网规模的数据集上进行了预训 练, 能够直接处理图像和文本输入, 并生成自然语 言文本的序列作为输出. 为了使自然语言响应和机 器人动作适应同一格式, 这些模型将动作表示为文 本特征

from its best model from'low'to 'medium'. 顶尖人工智能专家对于 Al 影响就业的判断 (2025 年 1 月 ) 73/80 大趋势：人工智能推动科技革命与产业变革 75/80 口人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。加快发展新一代人工智 能

71 7.4 前端性能优化......................................................................................73 8. 后端开发.......................................................................................... 或 Grid 布局，可以实现这一目标。 色彩搭配方面，应选择符合品牌调性的主色调，并确保背景与 前景色的对比度符合 WCAG 2.0 标准，以保证可访问性。例如，主 色调可以为深蓝色（#1A73E8），辅以浅灰色（#F1F3F4）作为背 景，文本颜色则采用黑色（#202124）或白色（#FFFFFF）。字体 选择应以易读性为主，推荐使用 Sans-serif 字体，如 Roboto 或

...................................................................................................73 5.1 项目启动与团队组建.................................................................................... 覆盖率从原有的 75%提升至 98% 。具体表现为： - 高风险交易识别 完整度：由 82% 96% → - 关联方交易审查覆盖率：由 68% 94% → - 异常交易模式捕捉率：由 73% →89% 指标维度 基线水平 智能体改进后 提升幅度 准则符合性偏 差 23% 8% 65% 底稿完整性缺 陷 18 件/项目 5 件/项目 72% 披露事项遗漏 9.2 项/报告

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 73 4.6.1 安全风险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 73 4.6.2 治理措施· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

.........71 4.1.1 数据收集与清洗.........................................................................73 4.1.2 数据标注与分类.........................................................................75 4.1.3 数据存储与管理

71 5.1 法律法规遵从......................................................................................73 5.1.1 数据保护法律.............................................................................76 5.1.2

...70 3.3.2 超参数调优.................................................................................73 3.3.3 分布式训练策略.........................................................................75 3.4 模型评估与优化