具身智能

清华新VLA框架加速破解具身智能止步实验室“魔咒”，LLM开销节省4-6倍 NeurIPS’24

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清华大学研究团队设计的DeeR-VLA框架解决了多模态模型在机器人应用中的计算和内存消耗问题。该框架通过动态推理机制根据任务复杂度智能调节模型规模，实现了大语言模型计算成本减少5.2-6.5倍、GPU内存减少2-6倍的同时保持性能不变。

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具身智能是智能体与其环境的互动中展现的一种智能。近年来，其发展迅速，涵盖机器学习、人工智能等多个领域，并在多模态感知、自主决策等方面展现出强大能力。目前中国在该领域的研究和发展受到国家政策支持，在粤港澳大湾区尤为突出。未来还需解决技术及伦理安全等挑战。