文献 [44] 还提出了一 个新的多任务基准, 包含 18 个任务, 以测试长期行 为、常识推理、工具使用和直观物理理解. 在基准上 的实验结果表明, 蒸馏策略成功地学习了数据收集 过程中的鲁棒重试行为, 并在上述领域的绝对成功 率上平均提高了 33.2%. Omnigrasp[46] 提出了一种控制模拟仿真人形机 器人的方法, 该机器人能够抓取物体并沿复杂轨迹 移动物体. 方法的训练经历两个阶段

了数据泄露、模型误判等潜在 风险。因此，在保险行业进行大模型安全治理显得尤为重要。 为应对这一挑战，国家层面已出台了一系列相关政策，如《生成式人工智能服务管理 暂行办法》与《科技伦理审查办法（试行）》等，明确提出了发展与安全并重的基本原则，并 强调了科技伦理风险防控的重要性。这些政策从技术发展与治理、服务规范、监督检查及 法律责任等多个维度，对大模型的安全发展提出了全面而具体的要求，为保险行业的大