最近的机器学习模型在构建通用性代理人方面取得成功，但在与三维世界交互方面仍存在挑战。提出了一种根植于三维世界的通用代理人LEO，通过训练和大规模数据集，展现出在感知、推理、规划和行动方面的出色能力。消融实验结果为未来根植式通用代理的发展提供了有价值的见解。

最近的机器学习模型在构建通用性代理人方面取得成功，但在与三维世界交互方面仍存在挑战。提出了一种根植于三维世界的通用代理人LEO，通过训练和大规模数据集展现出出色能力。消融实验结果为未来根植式通用代理的发展提供了有价值的见解。

最近的机器学习模型在构建通用性代理人方面取得成功，但在与三维世界交互方面仍有挑战。提出了一种根植于三维世界的通用代理人LEO，通过训练和大规模数据集展现出色的感知、推理、规划和行动能力。实验证明LEO在多个任务中表现出色，为未来根植式通用代理的发展提供了有价值的见解。

研究人员提出了一种根植于三维世界的通用代理人LEO，通过训练和大规模数据集，LEO在感知、推理、规划和行动方面表现出色。实验证明LEO在三维字幕、问题解答、推理、导航和机器人操作等任务中具有出色能力。

最近的机器学习模型在构建通用性代理人方面取得成功，但在与三维世界交互方面仍有挑战。提出了一种根植于三维世界的通用代理人LEO，通过训练和大规模数据集展现出出色能力。消融实验结果为未来根植式通用代理的发展提供了有价值的见解。