当深度强化学习遭遇多模态感知需求时，系统设计者往往陷入维度灾难与技术妥协的两难境地。传统架构在处理视觉、语音、触觉等异构数据时，需要为每个模态单独设计特征提取网络，导致参数规模呈指数级增长。某实验室2022年的实验数据显示，在6模态机器人控制任务中，传统多分支网络的内存消耗达到单模态任务的17.8倍
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颠覆AI未来：知识图谱与大模型融合如何破解认知智能难题？
近年来，人工智能领域正在经历一场静默的革命。当大语言模型在文本生成领域创造奇迹时，知识图谱技术也在悄然进化。两者的深度融合，催生出名为神经符号系统（Neural-Symbolic Systems）的新范式，这或许将彻底改变AI系统的认知能力边界。 ...