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大规模语言模型中的具身与社会基础的路线图
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出三要素路线图，解决大规模语言模型与机器人系统融合中的知识和外部世界连接不足的问题。强调具身系统、时间结构经验和社会技能在语言理解中的重要性，以提升机器人应用效率。
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关键要点
- 本研究提出三要素路线图，解决大规模语言模型与机器人系统融合中的知识和外部世界连接不足的问题。
- 强调具身系统在语言理解中的重要性。
- 强调时间结构经验在语言理解中的重要性。
- 强调社会技能在语言理解中的重要性。
- 通过这些元素，LLM能够更好地体验和理解与环境的互动。
- 提升大规模语言模型在机器人领域的应用效率。
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