本研究提出了一种基于大语言模型的文本预处理和语义增强方法，旨在解决社交媒体中有效性下降的问题。研究表明，该方法在有害内容检测方面与人工标注数据相当，显著降低了成本。

介绍了一种生成带有语义增强的三维房屋线框的新方法，通过统一的基于线框的表示提高了学习三维线框结构的一致性，并通过重新排序线序列促进了无缝语义集成。实验证明该方法在准确性、创新性和语义保真度方面具有优势。

通过语义增强和行为表征，开发了一个高效的系统（RoboAgent）来训练具备多任务操作技能的通用智能体，使用少量多样的多模态数据集，能够展示不同的技能并在新颖的场景中表现出很好的泛化性能。