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大模型可解释性与透明度—从黑箱推理到可审计决策的技术路径.docx
资料介绍
大模型具身智能—从VLA模型到人形机器人的物理世界交互
2026年8月
引言：AI从数字世界走向物理世界
2026年，AI正从"会聊天"的语言智能向"能行动、懂物理"的空间智能跃迁。具身智能（Embodied AI）成为连接数字世界与物理世界的桥梁，而大模型在其中扮演着"大脑"的核心角色。
具身智能的核心命题是：让AI拥有身体，并在物理世界中感知、推理、行动。与纯数字世界的AI不同，具身智能必须处理真实世界的复杂性——重力、碰撞、摩擦、因果逻辑，以及无处不在的不确定性。
VLA模型：视觉-语言-行动的统一
从LLM到VLA
VLA（Vision-Language-Action）模型是2026年具身智能的核心技术路线。它将视觉感知、语言理解和动作执行统一在同一个模型框架中，使得机器人能够从人类演示中直接学习操作技能。
VLA模型的核心创新在于：将动作空间作为与文本、图像并列的第三种模态，纳入统一的多模态预训练框架。机器人不再需要显式的运动规划和控制代码，而是通过端到端学习，直接从视觉输入和语言指令映射到动作输出。
2026年关键进展
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| 大模型可解释性与透明度—从黑箱推理到可审计决策的技术路径.docx | 39K |
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