据MIT Technology Review7月22日消息，日本丰田研究院发布机器人“大行为模型”突破性研究。相比传统的机器人训练方法，LBMs采用类似大语言模型（LLMs，Large Language Models）的架构思路，能够整合来自多路摄像头（包括机器人手腕和场景摄像头）的视觉信息、机器人自身的姿态和位置等本体感知数据，从而实现平滑而具有预见性的操作。研究显示，通过预训练的LBMs，机器人可以在学习新任务时减少高达80%的数据需求，单一模型能够掌握数百项不同的操作技能。