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Le NDRC met en place une infrastructure de formation à l'intelligence incarnée pour les modèles cérébraux grands et petits
Lors d’une conférence de presse récente, Li Chao, directeur adjoint du Bureau de recherche politique de la Commission nationale du développement et de la réforme, a annoncé que la prochaine étape se concentrerait sur le développement de haute qualité de l’intelligence incarnée, en conformité avec les objectifs établis dans le 14e Plan quinquennal. La construction d’infrastructures clés servira de point de percée principal. Cette stratégie nationale envoie un signal clair : la Chine accélère le développement des infrastructures essentielles pour l’intelligence artificielle de nouvelle génération, ce qui donne une forte impulsion à la transition de l’intelligence incarnée des laboratoires de recherche vers des applications industrielles à grande échelle.
Alors que l’industrie mondiale de l’intelligence incarnée est sur le point de connaître une expansion rapide, l’intégration des grands modèles avec le monde physique est devenue une direction largement reconnue. La directive récente de la Commission nationale du développement et de la réforme préconise une approche à deux voies : premièrement, la Chine accélérera la construction d’infrastructures spécifiquement conçues pour l’intelligence incarnée, dans le but de résoudre les problèmes actuels de pénurie de données dans l’industrie. Cela permettra de collecter des données précieuses relatives à l’intelligence incarnée et de former à la fois de grands et de petits modèles, améliorant ainsi considérablement la capacité des robots à généraliser leurs connaissances dans différents environnements hétérogènes. L’objectif est de permettre aux robots dotés d’intelligence incarnée de sortir des contraintes des laboratoires individuels ou des environnements de compétition, et d’accélérer leur adoption à grande échelle dans les usines, les magasins de détail et les foyers, intégrant ainsi réellement l’intelligence incarnée dans la production quotidienne et la vie quotidienne de tous les secteurs.
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