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SayCan由Google DeepMind于2022年提出，将语言模型与机器人动作库结合
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7/16/2026
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UnverifiedGoogle于2022年发布SayCan，让语言模型仅负责生成可行动作序列，具体执行交由预训练底层技能策略完成77% similarUnverified将大语言模型接入机器人的典型范式包括Google的SayCan（用LLM分解任务后调用底层运动原语）和RT-2（端到端生成控制指令）74% similarUnverifiedGoogle DeepMind于2023年发布的RT-2首次验证了在550亿参数的视觉语言模型上微调机器人控制的可行性，其泛化能力相比前代提升近一倍71% similarUnverifiedReAct框架最初由Google DeepMind研究人员于2022年提出，核心是将语言模型的推理与外部工具调用交替进行70% similarUnverified工具增强语言模型（Tool-Augmented Language Model，TALM）最早的系统性论述可追溯至 2022 年 Google 发表的同名论文67% similar
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