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], VRB[32], 且模拟器能支持多个实例同 时运行, 大大加快了数据收集的速度. 通过模拟器, 研究者能够在虚拟环境中快速迭代和测试不同的算 法和模型配置, 而无需担心实际物理世界中可能遇 到的延时、成本 (人力和时间) 和安全问题[47, 130−136]. BEHAVIOR-1K[48] 提出了人类中心化的具身 智能基准测试, 该基准测试由两个主要部分组成: 第 1 部分是定义了 1 000 个日常活动的数据集, 这 些活动覆盖了 15245, 2021. 2 Brooks R A. Intelligence without representation. Artificial In- telligence, 1991, 47(1−3): 139−159 3 Brown T B, Mann B, Ryder N, Subbiah M, Kaplan J, Dhariw- al P, et al. Language models

AppAgent 的 App 探索学习阶段 ....................................................................... 30 图 47 AppAgent 的实际部署阶段 ............................................................................... 31 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 31 图47 AppAgent 的实际部署阶段 资料来源：腾讯云，海通证券研究所 在经过探索阶段的训练后，AppAgent 已准备好执行复杂任务。在部署阶段，Agent 采用逐步方法操作，每一步

注：例子由语音转成文本内容，存在乱码情况 以银行个金产品为例 用智慧发现信息价值 iscover 贵金属 基金理财 出国金融服务 结算通卡 保险 贷款 分期 信用卡 总数 产品相关 66 1708 47 83 3396 5300 获客数据 11 74 27 14 24 13 15 75 252 新客户比例 17% 4% 57% 17% 2% 4.8% 案例 - 某国有银行客服数据潜客获取 潜客获取结果（客服语音转文本）

FU T, DU Y, et al. Scientific discovery in the age of artificial intelligence[J]. Nature, 2023, 620: 47-60. [14] TSHITOYAN V, DAGDELEN J, WESTON L, et al. Unsuper⁃ vised word embeddings capture latent knowledge

...................................................................................................47 3.3.2 机器学习模型选择与优化................................................................................ 性能基准测试显示（单位：万条记录）： | 数据规模 | 传统工 具耗时 | 智能体耗时 | 内存占用 | |———|————-|———–| ———| | 500 | 47 分钟 | 2.8 分钟 | 3.2GB | | 1500 | 2.1 小时 | 6.5 分钟 | 5.7GB | | 5000 | 系统崩溃 | 18.2 分钟 | 9

...................................................................................................47 6. 数据管理与安全.......................................................................................

4 欺诈检测.............................................................................................47 3.4.1 交易欺诈识别.............................................................................48 3.4.2

3.3 AI 模型选择.........................................................................................47 3.3.1 深度学习模型.............................................................................49 3.3.2

........45 5.1 自动化预算编制流程..........................................................................47 5.2 成本预测与估算..................................................................................48 5

......45 4.1.2 治疗方案推荐.............................................................................47 4.2 影像分析.........................................................................................