无直接数据可用，AI怎么学会「干活」？微软团队揭秘AI从语言到行动的进化之路

微软团队提出并实现了一套完整的从零开始训练大行动模型（LAM）的方法，旨在解决大语言模型（LLMs）存在的“语言-行动断层”问题。LAM具备用户意图理解、行动生成能力和动态规划与适应三大特性，能更好地执行复杂任务。构建LAM面临数据积累、模型训练和环境适配等挑战，微软团队通过两阶段数据收集流程解决了数据稀缺问题，并将LAM训练分为四个阶段，最终实验结果显示LAM在成功率、任务完成时间和平均步时延等方面表现优异。
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