大模型、Agent、具身智能及人形机器人学习全路径规划

大模型、Agent、具身智能及 人形机器人学习全路径规划 学习资源&参考全指南 作者AGI智能时代 时间 2025.04 微微信信公公众众号号：：零零竖竖质质量量 88 01.06.结论 大语言模型 （LLM）学➀路径 目录 CONTENTS 02.AlAgent学➀路径 03. 具身智能（Embodied Intelligence）学➀路径 人形机器人学➀路 04.径 05. 四个领域的技术关 联与学➀路线图 微微信信公众人人号：零零竖竖质质量量 01 大语言模型(LLM) 学➀路径 @AGI智能时代 微微信信公公众众号号：：零零竖竖质质量量 基础知识与概念 010203 大语言模型定义与功能训练过程关键步骤主要应用场景 大语言模型是基于Transformer架构，利用海量数据训训练大语言模型包括预训练、微调和人类喜好对大语言模型广泛应用于自然语言处理领域，如智 练的机器学➀模型，参数众多，可执行多种自然语言处齐三个关键步骤。预训练阶段，模型从大量未标能客服、内容创作、代码生成等，为各行业提供 理任务，如翻译、问答、文本生成等。记文本中学➀语言知识。高效智能解决方案。 例如，GPT-4能够生成高质量的新闻报道、故事创作，微调阶段，模型在特定任务数据上进行优化，提在教育领域，大语言模型可辅助教学，生成个性 甚至学术论文，其生成的文本在连贯性和准确性上接近升性能。人类喜好对齐则通过强化学➀，使模型化学➀计划和教学内容，帮助学生更好地理解和 人类水平，展现出强大的语言生成能力。 输出更符合人类价值观和偏好。掌握知识。 微信公众号：零更竖坚质质量 主流模型与架构 010203山 LLaMA系列GPT系列Falcon LLaMA由Meta开发，参数规模从80亿GPT由OpenAI开发，包括GPT-4等版本，是Falcon是另一个重要的大语言模型，具 到700亿不等，具有强大的推理和编码生成式预训练变换器模型，能够与人类进行有特定的技术特点，如tokenizer、位 能力，且对开发人员开放源代码，促进 了大语言模型的开源发展。 流畅对话，生成高质量文本。 GPT-4在理解和生成复杂文本方面表现出 色，如撰写商业报告、进行创意写作等，其 置编码、层归一化和激活函数等，提升 了模型的性能和效率。 LLaMA3在多项自然语言处理任务上表生成的文本具有较高的逻辑性和连贯性。Falcon在处理长文本生成任务时表现出 现出色，如文本分类、问答等，其性能色，能够生成连贯且具有逻辑性的长篇 接近甚至超越了一些商业闭源模型。文章，如小说创作、学术论文撰写等。 微信公众号：零竖质量 技术细节与应用 架构细节 大语言模型主要基于Transformer架构，包括编码器、解码器或两者的组合，通过 自注意力机制处理序列数据，能够捕捉长距离依赖关系。Transformer架构的并行处理能力使其在训练大规模数据集时效率更高，相比传统的循环神经网络（RNN）架构，训练速度显著提升。 训练技术 分布式预训练和参数高效微调是训练大语言模型的关键技术，分布 式预训练可利用多台机器并行计算，加速模型训练过程。 参数高效微调则在少量数据上对预训练模型进行优化，使其适应特定任务，减少计算资源消耗，提高模型性能。 应用案例 大语言模型在自然语言处理、对话系统、内容生成、代码生成等领域有广泛应用， RAG架构通过结合外部知识库提高模型的准确性和相关性。 例如，在医疗领域，基于RAG架构的大语言模型可以结合医学知识库，为医生提供准确的诊断建议和治疗方案。 微信公众号：零竖质量 学➀资源推荐 010203 入门学➀进阶学➀实践应用 《大语言模型(LLM)入门学➀路线《通向AGI之路：大型语言模型《大模型主流应用RAG的介绍一一从 图2024年最新版》提供全面的学（LLM）技术精要》深入探讨了LLM架构到技术细节》详细介绍了RAG架 ➀路径，涵盖基础知识、技术原 理和应用场景。 的技术细节，包括架构设计、训练方构及其应用，包括其在问答系统、文 法和优化策略。本生成等领域的实际案例。 《大语言模型技术原理细节汇总》比《最全的主流大语言模型技术原理细 GitHub上有关于大语言模型的学较了不同模型如LLaMA、ChatGLM、节汇总》提供了全面的技术细节，适 ➀路线笔记，包括基础知识、前Falcon的技术特点，帮助学➀者深入合有一定基础的学➀者深入了解大语 沿算法和工程化实践，适合初学了解各模型的优势和适用场景。言模型的实现和优化方法。 者系统学➀。 微收信信公公众众号号：零竖质量 02 AlAgent学➀路径 @AGI智能时代 微微信信公公众众号号：：零零竖竖质质量量 基础概念与定义 88Oo AlAgent定义与特征与传统AI系统区别 AlAgent是一种能够自主感知环境、做出决策并执行任务的智AlAgent与传统Al系统的主要区别在于，它不再只是被动回应 能系统，结合了自然语言处理、计算机视觉、强化学➀和知识用户输入，而是能够主动感知环境、进行推理、执行行动并持 图谱等技术。续学➀和适应。 AlAgent的核心特征是通过与环境互动，实现特定目标，能够例如，在智能家居场景中，AlAgent可以根据环境变化（如温 主动感知环境、进行推理、执行行动并持续学➀和适应。度、光线）自动调整设备状态，而传统AI系统通常需要用户明 确指令才能执行操作。 微信公众号：零竖质量 技术栈与架构 技术栈组成各层作用与协同 AlAgent的技术栈通常被组织成三个关键层：模型服务模型服务层的LLM为Agent提供强大的语言理解和生成能 层、存储层和工具与库层。力，存储层记录对话历史和外部数据，工具与库层扩展 模型服务层主要由大语言模型（LLM）组成，是AIAgentAgent的功能，使其能够执行各种任务。 的核心动力；存储层负责记忆的存储和管理；工具与库例如，在客户服务场景中，AlAgent通过模型服务层理解 层则提供与外部系统交互的能力。用户问题，从存储层获取历史信息，利用工具与库层调 用外部API获取实时数据，最终生成准确的回复。 微信公众号：零竖质量 本报告来源于三个皮匠报告站（www.sgpjbg.com）,由用户Id:349461下载,文档Id:712622,下载日期:2025-06-12 大语言模型在Agent中的应用 作为基础模型 01LLM为Agent研究提供强大基础模型，在与Agent相关的研究中开辟许多新机会，使 Agent能够更好地理解和生成自然语言。 例如，在多语言对话系统中，LLM作为基础模型，使Agent能够支持多种语言的对 话，提升用户体验。 02决策能力整合 将LLM的高效决策能力整合到传统Agent决策系统中，提高Agent的推理和决策能力， 使其在复杂场景下做出更准确的决策。 在金融投资领域，AIAgent结合LLM的决策能力，可以分析市场趋势和投资机会，为 投资者提供更精准的投资建议。 03个人特征生成 利用大语言模型自动生成代理的个人特征，如年龄、性别、个人喜好等背景信息，使 Agent更具个性化和亲和力。 例如，在虚拟客服场景中，Agent可以根据用户的个人特征生成相应的对话风格和内容，提升用户满意度。 04记忆检索与推理 基于大语言模型的AIAgent利用LLM进行记忆检索、决策推理和行动顺序选择等，使 Agent变得更加智能。 在智能交通系统中，AlAgent可以根据历史交通数据和实时路况进行推理，优化交通 信号控制，缓解交通拥堵。 微信信公公众众号号：：零零竖竖质质量量 学➀资源推荐 基础学➀进阶学➀实践应用 《AlAgents技术栈解读》提供全面✁技术《2025AlAgent技术栈全解析》提供最新✁技术《Alagent定义与技术栈全面解析》提供了全面✁ 栈分析，包括各层✁组成和作用，帮助学➀栈分析，涵盖最新✁技术发展和应用趋势，适合有技术栈分析和应用案例，包括在不同行业中✁实际 者快速了解AlAgent✁基本架构。 一定基础✁学➀者深入了解。应用和效果评估。 《深度IAlAgents技术栈图谱与分析》详细解析《基于大语言模型✁Agent在金融行业中✁应用》 《AlAgents技术栈》详细➴绍了AlAgent了AlAgent✁技术架构，包括各层之间✁协同关系展示了LLMAgent在金融行业✁应用案例，如风险 ✁组成部分和工作原理，适合初学者构建对和优化方法。评估、客户服务等，为学➀者提供实际参考。 AlAgent✁系统认识。 微信公众号：零竖质量 03 具身智能(Embodied 学➀路径 Intelligence) @AGI智能时代 微微信信公公众众号号：：零零竖竖质质量量 基础概念与定义 具身智能定义与核心与传统AI区别 具身智能是一种强调智能体通过身体与物理环境与传统AI主要依赖数据和算法不同，具身智能强 交互来实现智能行为✁研究方向，其核心在于将调智能体在物理环境中✁实际操作和体验，通过 智能与物理存在相结合，通过感知、行动和与环身体与环境✁交互来学➀和适应。 境✁交互来实现智能。例如，在机器人探索未知环境时，具身智能使机 具身智能将人工智能融入机器人等物理实体，赋器人能够通过触觉、视觉等感知反馈调整行动策 予它们感知、学➀和与环境动态交互✁能力，使略，而传统AI通常需要预先编程✁规则。 AI能够与物理世界产生交互。 微信公众号：零竖质量 技术发展与应用 O0 多模态大模型应用具身任务规划 多模态大模型（MLMs）在具身智能领域✁应用十分广泛且深入，通过整合视觉、语言基于大型语言模型✁具身任务规划是具身智能领域✁重要研究方向，通 等多种感官信息，使具身智能体能够在复杂环境中更好地感知和行动。过语言模型生成任务规划方案，使智能体能够高效完成复杂任务。 准确地理解任务目标和路径规划。 例如，在机器人导航任务中，多模态大模型可以结合视觉图像和语言指令，使机器人更例如，在物流机器人场景中，具身任务规划可以使机器人根据订单需求 和仓库布局，自动规划最优✁货物搬运路径。 与大语言模型结合 大语言模型在具身智能领域✁应用主要体现在自然语言理解和生成能力✁提升、机器人操作✁ 可组合3D价值图✁实现以及多机器人协作中✁高层次通信和低层次路径规划。 例如，利用大语言模型生成✁自然语言指令，机器人可以更准确地执行复杂任务，如组装机械 部件。 微信公众号：零竖质量 学➀资源推荐 入门学➀ 《具身智能(EmbodiedIntelligence)概述》提供基本概念 ➴绍，包括具身智能✁定义、核心特点和基本原理。 《万字长文，带你进入"具身智能"世界！》详细➴绍了具 身智能✁基本概念、应用场景和发展趋势，适合初学者全 面了解。 进阶学➀ 《具身智能技术全面综述：感知、交互、规划、仿真》深入探讨了具身智能✁感知、交互、规划和仿真技术，涵盖最新✁研究成果和应用案例。 《具身智能简史、现状与未来展望》回顾了具身智能✁发展历程，分析了当前技术现状，并展望 了未来发展趋势。 实践应用 《具身智能读书会启动：走向现实世界✁下一代AI系统》提供了具身智能✁学➀和交流资源，包括相关书籍、论文和项目实践案例。 《一文读懂基于大模型✁具身智能技术》详细➴绍了大模型在具身智能中✁应用，包括技术实现和实际案例分析。 微信公众号：零竖质量 04 人形机器人学➀路径 @AGI智能时代 微微信信公公众众号号：：零零竖竖质质量量 基础概念与定义 人形机器人定义与组成与普通机器人区别 人形机器人是仿照人类形态设计✁通用双人形机器人与普通机器人相比，更注重与 足机器人，旨在与人类一起工作以提高生人类✁交互和协作，其设计和功能更接近 产力，主要由感测模块、控制模块、执行人类，能够更好地适应人类✁工作和生活 模块和能源模块组成。环境。 人形机器人能够学➀和执行各种任务，如例如，在家庭服务场景中，人形机器人可 抓取物体、移动货柜