RoboFlamingo[61], ManipLLM[62], RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55] RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55], InteractiveAgent[56], VIHE[57], ALOHA[37], ALOHA2[58] TidyBot[49], VIMA[50], Instruct2Act[51], VoxPoser[52], VilA[30] 提出如何让机器人通过新的数据 收集范式 (如人类视频) 来获取新技能是一个值得 探索的问题. 谷歌团队在后续的 RT-X[55] 中进一步 增加了数据的规模与多样性, 如图 6 所示. InteractiveAgent[56] 提出了一个名为“交互式代 理基础模型”的人工智能系统, 通过多任务代理训 练范式训练能够在多个领域、数据集和任务中表现 良好的 AI 代理, 通过统一的预训练框架处理文本、 视觉数据和动作作为输入 Tang P, et al. An interactive agent foundation model. arXiv preprint arXiv: 2402.05929, 2024. 56 Wang W Y, Lei Y T, Jin S Y, Hager G D, Zhang L J. VIHE: Virtual in-hand eye transformer for

累计访问量 288.5 万次 • 累计解决企业各类诉求 9.8 万个 • 挽回直接经济损失 246 亿元 • 获得部省领导批示 5 件 • 央视《新闻联播》点赞 • 工信部优秀案例 ，全国推广 56 技术模式创新：首个产业链垂域大模型 iChainGPT 为产业智能化服务开辟新模式 服务模式创新： 通过线上线下相结合的 方 式，提供产学研精准合作一站式服务， 打 通了四链融合落地最后一公里

com/s/9_zXOJTXIFD9j44phglK0A 发展 ( 实现想法的能 力 ) 盈 假设 实验 想法 例子：智能体多角色协作与循环优化的智能决策流程 56/80 (a)Role Specialization (b)Memry Stream

......54 3.1.2 模型架构设计.............................................................................56 3.1.3 模型评估指标.............................................................................58 3.2 训练数据处理 处理说明 2023/12/3 1 2023-12-31 “ 日期格式统一为 YYYY-MM-DD” 15:30 PM 15:30:00 “ 时间格式统一为 HH:MM:SS” 1.234,56 1234.56 “ 小数点统一为 .” 1.23E+04 12300 科学计数法转换为标准数值 NULL N/A “ 缺失值标记为 N/A” 此外，对于非结构化数据（如文档、图片、音频等），应根据 "query_text": "什么是量子计算？", "context": { "user_id": "user_001", "timestamp": "2023-10-01T12:34:56Z", "language": "zh-CN" }, "parameters": { "max_tokens": 150, "temperature": 0

资料来源：similarweb 访问量板块，海通证券研究所 网站吸引年轻男生和女生，活跃用户粘性较大。网站受众人口的男女比率约为 51% 和 49%，其中 18-24 岁的用户占比超过 56%。前五地区的用户分别是美国、印度尼西 亚、墨西哥、菲律宾和印度。其中活跃用户每天约进行 240 轮对话，平均时长在 2 个小 时。目前网页端的 DAU/MAU 比例为 23%，APP 端 DAU/MAU

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · 52 3.2.2 保险垂直领域大模型评测体系· · · · · · · · · · · · · · · · · · · 56 � 4.1 综合治理措施· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 65 4.2 训练数据· · · · 1.4.1 行业应用日益深入 �� （1）金融行业 在金融领域，大模型的应用逐渐从简单的运营支持向核心业务场景延伸。各大银行和 金融机构纷纷推出自己的AI大模型，如工行的AI大模型技术已实现56个新增业务场景落 地应用。同时，奇富科技、蚂蚁集团等也发布了针对金融行业的专属大模型，如奇富GTP和 AntFinGLM，这些模型在数据整合与分析、风险管理、个性化产品定制、智能投顾等方面展

...................................................................................................56 7. 用户界面与体验.......................................................................................

..55 6.1 数据库模型设计..................................................................................56 6.2 数据表结构设计..................................................................................59 6

...................................................................................................56 4.1.2 异常交易检测.....................................................................................