1、具身学习与多模态信息的融合，为人工智能领域注入了新的活力与可能性本文通过探讨一系列研究案例，揭示了如何利用多模态信息打破大型语言模型LLMs的局限，实现更加接近人类的智能首先，具身学习强调智能体AI在实际环境中的互动与感知，而非仅仅被动接收信息高若涵博士及其团队的研究展示了通过将。

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4、7 这两种模式与行为主义相比，都转向了内部心理过程，探求调节行为的认知机制，因而被称作“认知主义”8 受到认知语言学文化人类学哲学机器人技术人工智能等领域的影响，认知心理学正在经历“后认知主义”的变革9 在这场变革中，具身认知成为认知心理学研究的新取向，并在认知科学实验室中。

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6、在系统布局大模型技术体系方面，文件提出，开展大模型创新算法及关键技术研究，加强大模型训练数据采集及治理工具研发，开放大模型评测基准及工具，探索具身智能通用智能体和类脑智能等通用人工智能新路径等 对于场景应用，征求意见稿提到政务服务医疗科学研究领域金融自动驾驶城市治理等六个领域 文件提出探索营。

7、刘嘉认为，人工智能目前要攻克的领域是第一象限，即开放环境中的动态任务，这也是人类最擅长的领域要使AI拥有这样的智能，研究核心有两个动态动力学Dynamic，即智能通过进化演化产生具身Embodied，即智能的载体，包括大脑身体和环境实现这两个研究核心的路线包括生物数据和图灵测试刘。

8、技术路径判断下，智源大模型全家桶应运而生，包括语言大模型多模态大模型具身大模型生物计算大模型，以及支撑这些大模型技术迭代的基座，即算力集群操作系统面对算力紧缺难题，智源研究院和中国电信人工智能研究院联合研发并推出TeleFLM1T，以低碳生长高能效良好的模型收敛性和稳定性，仅。

9、4 研究的价值和意义 研究具身认知对于深入了解人类的认知过程具有重要的价值它不仅能够帮助我们理解身体和认知之间的紧密联系，还能够为我们提供新的视角和方法来探索认知的奥秘此外，对于教育人工智能等领域的发展，具身认知研究也具有重要的指导意义总的来说，具身认知是一个强调身体和认知紧密联系。