文章倡导将具身人工智能（E-AI）作为迈向通用人工智能（AGI）的关键步骤，并强调了E-AI相较于当前的人工智能进步，如大型语言模型（LLMs），在实现具备感知、行动、记忆和学习能力的智能体方面的必要性和理论框架。论文题目： A call for embodied AI论文链接： https://arxiv.org/abs/2402.03824PS: 欢迎大家扫码关注公众号，我们一起在AI的世界中

文章对多模态大模型时代具身人工智能领域的全面综述，涵盖了具身机器人的最新进展、模拟器、感知、交互、具身代理及从模拟到现实世界的适应等关键研究方向。论文题目： Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI论文链接： https://arxiv.org/abs/2407.06886PS:

WITH 用于向后面的语句传递指定结果，并可以改变结果集中实体的形式和数量。注意，WITH 会影响查询结果集里的变量，WITH 语句外的变量不会传递到后续查询中。对结果进行筛选# 聚合函数进行筛选, 这句话表达的是David连接过去的节点，它向外连接关系大于1的那个节点match(David{name: 'David'}) --(otherPerson)-->()with otherPers

2020 年 Open AI 发布了由包含 1750 亿参数的神经网络构成的生成式大规模预训练语言模型 GPT-3(Gener- ative Pre-trained Transformer 3)。开启了大规模语言模型的新时代。由于大规模语言模型的参数量巨大， 如果在 不同任务上都进行微调需要消耗大量的计算资源， 因此预训练微调范式不再适用于大规模语言模型。

LLaMA 模型集合由 Meta AI 于 2023 年 2 月推出， 包括四种尺寸(7B 、13B 、30B 和 65B)。由于 LLaMA 的 开放性和有效性， 自从 LLaMA 一经发布， 就受到了研究界和工业界的广泛关注。LLaMA 模型在开放基准的各 种方面都取得了非常出色的表现， 已成为迄今为止最流行的开放语言模型。大批研究人员通过指令调整或持续 预训练扩展了 LLaMA 模型。特别需

随着大模型的规模增大，能力增强，极大的冲击了人工智能领域的研究方向，特别是对于自然语言处理研 究者来说，有很多老的问题解决了、消失了，有研究者在大模型时代没法找到自己的研究方向，感到焦虑和迷 茫，不过，在我看来，在像大模型这样的技术变革出现时，我们认识世界、改造世界的工具也变强了，会有更多 全新的问题和场景出现，等待我们探索。所以，不论是自然语言处理还是其他相关人工智能领域的研究者，都 应该庆幸技

在Transformer模型中，位置编码是一种特殊的编码方式，用于向模型提供关于输入序列中单词位置的信息。由于Transformer模型没有循环结构，无法像循环神经网络那样从输入序列中推断单词的位置顺序，因此需要引入位置编码来帮助模型理解单词在序列中的位置信息。Transformer 架构由于其自注意力机制 (Self-Attention Mechanism) 的特性，对序列中的元素没有固有的顺序

数据类型可以分为三大类：属性类型数值类： Integer和Float字符类：String布尔类：Boolean空间类：Point时间类:Date,Time,LocalTime,DateTime,LocalDateTime 和Duration结构类型节点类：Node(包含Id，Labels, Map类型)关系类：Relationship(包含Type, Map, Id类型)路径类：Path(节点和关

Docker是基于镜像的。镜像类似于已经包含了文件、配置和安装好的程序的虚拟机镜像。同样的，可以像启动虚拟机一样启动多个镜像实例。运行中的镜像称为容器。你可以修改容器（比如删除一个文件），但这些修改不会影响到镜像。镜像保存(save)Save命令用于持久化镜像（不是容器）。所以，可以通过以下方法得到镜像名称：# 从容器导出镜像docker commit <container-id> &

前言Docker 类似于虚拟机，它可以轻松安装应用程序和关联包，因此我们可以在任何地方运行它。但当我们使用 Docker 时，也很容易累积过多的无用镜像，容器和卷。他们非常占用空间和资源。清除所有未使用或未挂载的镜像，容器，卷和网络配置Docker 提供了一个命令，该命令将清除未挂载（不与容器关联）的所有资源（镜像，容器，卷和网络）：docker system prune返回内容：WARNING!