19｜LLaMA 3 具身智能体的无限潜能
Tyler
你好，我是 Tyler！
今天是我们这一季专栏的最后一节课！作为本季的收官之作，不妨让我们大胆预测一下未来的技术趋势。虽然说是预测，但这些趋势已经在当下逐步显现。在上一节课中，我们探讨了 LLaMA 3.2 Vision 多模态模型的特性及其实际应用，这背后揭示了一个重要趋势：大模型技术正在从语言单一锚点逐步扩展到多模态与空间智能，更进一步延伸到动作智能（Action Intelligence）。
为什么说“换锚”是大势所趋？
理解这一点，我们需要从当前大模型技术的发展瓶颈谈起。过去几年，训练大语言模型（LLM）的关键路径是通过不断扩展数据量和模型参数来提升性能。然而，如今这条路径正在遇到两个实际限制。
首先，高质量语言数据的上限，训练大模型需要大量高质量的文本数据，如学术论文、书籍、新闻等。这些数据的“富矿”已经被大规模开发，进一步倍增数据量变得困难。
此外，Token 增长的边际收益递减，即便能继续扩大数据规模，模型性能的提升也在趋缓，逐步呈现边际收益递减的趋势。这种情况让构建具身智能（Embodied Intelligence）或通用人工智能（AGI）的愿景显得更加遥远。
面对这个瓶颈，我们有两个可能的解决办法。
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AI
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1. 大模型技术的发展瓶颈：训练大语言模型（LLM）面临高质量语言数据的上限和Token增长的边际收益递减，需要寻求新的解决办法。 2. 转向多模态与空间智能：大模型技术正在从语言单一锚点逐步扩展到多模态与空间智能，以应对数据瓶颈和构建下一代智能系统的关键路径。 3. VLA模型的核心目标：结合视觉、语言与动作模态，打造具备综合感知、语言推理以及行动能力的智能体，具有现实场景理解和动态任务执行的能力。 4. VLA模型的应用领域：在自动驾驶、机器人控制等领域展现出突破性应用，为智能系统的全面理解与交互提供了技术支撑。 5. 3D-VLA模型的扩展：通过整合三维空间信息，增强了模型在三维场景推理与动作规划中的能力，为机器人导航、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等领域提供了强大的技术支持。 6. OpenVLA的重要特点：拥有70亿参数，结合了语言处理能力和先进的视觉编码器，实现了视觉数据与语言信息之间的高效交互，具备动作生成能力，同时具有开源性与可扩展性。 7. VLA模型对未来人工智能发展的影响：推动智能系统向着更高效、更智能的方向演进，成为未来人工智能发展的重要基石。
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