VoxPoser[52], VilA[30] RoboGen[42], Mimicgen[43], Scaling up and distilling down[44], DrEureka[45], Omnigrasp[46], Meta-World[47], BEHAVIOR-1K[48] ALOHA[37], UMI[38], HumanPlus[39], GELLO[40], GC-DA[41] MineDojo[31] 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, 首先在仿真 环境中通过蒸馏过程训练一个通用的、灵巧的仿生 人运动表示模型, 随后使用这个预训练的运动表示 W P. Grasping diverse objects with simulated humanoids. arXiv pre- print arXiv: 2407.11385, 2024. 46 Yu T H, Quillen D, He Z P, Julian R, Hausman K, Finn C, et al. Meta-world: A benchmark and evaluation

AppAgent 展示软件操作 ........................................................................... 29 图 46 AppAgent 的 App 探索学习阶段 ....................................................................... 30 行业研究〃信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 30 图46 AppAgent 的 App 探索学习阶段 资料来源：腾讯云，海通证券研究所 AppAgent 框架的核心是探索阶段。Agent 通过自主交互或观察人类演示来学习应 用程序的功能和特性。在自主交互模式下，Agent

New sample 补充 均值和标准差 归一化 系统正常运行期间征兆变 量的平均值和标准差 归一化 归一化 研究三：基于微调大语言模型的系统故障检测与诊断：模型微调 46/80 基于诊断准确率自适应调整每类样本需新增的提示量，并基于 SMOTE 算法合成新样本 ·Nadd 为第 i 个类生成的额外微调对话的 数 量 · N₃ 故障类和无故障类的数量

消费品与服务 4 行业 0 5 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 自主化 增强型人工决策 主要为自动化 主要由人工驱动 16 27 42 24 46 16 12 20 25 25 12 20 27 18 33 27 27 27 10 19 28 54 44 44 45 10 19 43 43 10 42 17 10

邬贺铨、张宏科、闻库、魏亮 周建明、曹磊、唐雄燕、何宝宏、曹振强 主编：李洁、郭亮 执行主编：吴美希 编委(按姓氏笔画排序)：王月、王少鹏、邱奔、何适、周曼、常金凤 谢丽娜、韩雨辰、温小振 46 国家正按照“点、链、网、面”体系化推进全国一体化算力网络工作，综合算力指数作为衡量我 国算力发展水平的重要标尺，相关研究工作意义深远。在各界的共同努力下，我国算力产业必将实 现量的稳步增长与质的显著提升。

Coordination[M]. MIT Press, 2021. ISBN: 978-0-262- 04312-5. 6. 刘洋, 陈刚. 基于深度学习的多智能体协同控制系统[J]. 自动化 学报, 2020, 46(7): 1345-1358. DOI: 10.16383/j.aas.c200123. 7. Johnson, M., Taylor, S. Deep Learning Models for

3.3 数据流设计..........................................................................................46 3.4 接口设计.........................................................................................

......44 3.2.2 数据缺失处理.............................................................................46 4. 模型选择与训练.......................................................................................

12%，而智能体的多源数据对 接能力可将该环节压缩至 3%以内。下表展示了典型项目的耗时对 比： 流程环节 传统模式耗时(小时) 智能体模式耗时(小时) 节约幅度 数据采集 35 8 77% 异常检测 28 15 46% 底稿生成 42 20 52% 交叉复核 30 18 40% 长期成本效益呈现边际递增特征，随着智能体学习数据的积 累，前三年预计可分别实现 18%、25%、32%的成本节约比例。以 下为成本节约的阶段性演进模型：

2 模型训练.............................................................................................46 5.3 模型优化.........................................................................................