首先是多模态（MultiModal）

多模态是指能够同时处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型，它打破了传统单一模态数据的限制，使得AI系统能够更加全面、准确地理解人类信息。

大语言模型（LLM）是一种单一模态模型，它主要处理文本数据。比如语音对话应用在没有多模态能力的情况下，工作流程是：

1. 首先接收用户的语音输入

2. 其次利用语音转文字技术（STT）将语音转为文本

3. 再用大语言模型处理并生成回复文

4. 最后通过文本转语音技术（TTS）与用户进行语音对话

而多模态技术，可以直接将语音作为数据进行训练，也会直接生成语音，省去了所谓的语音转文字、文字转语音的过程。

多模态技术直接处理多类型数据并且可以用一个模型处理，这种方法更接近人类的感知和交互方式，它减少了在转换过程中可能丢失的信息，例如语调和情感。

延伸了解：

台大李宏毅教授讲得好，为什么需要“语音直接到语音”，因为有些语言是只有语音没有文字的。所以他们的语音无法转为文字。

智能体（Agent）

智能体是指能够感知环境并自主采取行动以实现特定目标的实体。它具有自主性、反应性、主动性，可以是软件程序或物理机器人。

智能体可以根据环境状态自主决策并执行动作，以完成复杂的任务。例如，一个智能体是你的个人助理，它不仅能够理解你的指令，还能够独立完成任务，如设定闹钟或根据你的身体情况预约医生。

智能体最早由麻省理工学院AI实验室创始人Marvin Minsky于1986年在《思维的社会》一书中提出。它最近曝火要归功于OpenAI提出的Agent基本框架图，即Agent由记忆，规划，工具，行动，四个模块组成。在大模型时代，为了和以往的概念相区别，更严谨的说法应该称之为AI Agent。

具身智能**（Embodied AI）**

具身智能是指基于物理身体进行感知和行动的智能系统。具身智能系统通常由本体（物理实体）和智能体（智能核心）组成，能够在复杂环境中执行任务。

可以想象成一个能够自由移动并完成任务的机器人，它不仅能听懂用户的指令，比如“请把地上的衣服捡起来放到洗衣机里”，还能实际行动起来真的把衣服放到洗衣机里。

扫地机器人是具身智能初步阶段的一个应用。

可以说，大语言模型和多模态只能构建一个《Her》，而具身智能的目标是构建一个“阿拉蕾”。

训练大语言模型需要海量的数据，如果这是通往智能的必经之路，那么训练具身智能也需要海量数据，但难度在于没有这样的数据。

网上有海量的文本、图像、音视频数据，但训练具身智能的数据需要是“我的胳膊转动了30度抓住这件衣服，转动了45度把衣服放进了洗衣机”。具体可以参考这篇文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/706749901

通用人工智能（AGI）

AGI是指具有人类水平智能的AI，它能够在各种智力任务中表现出类似人类的灵活性和适应性。它不限定领域，而是能够在广泛的领域中学习和应用知识。AGI是对智能体能力的一种理想化追求。

总结一下，这几个概念的区别主要是：

• 大语言模型： 主要关注语言理解和生成，它是一个信息处理和知识输出的系统。

• 多模态： 更进一步能够处理和理解多种类型的数据，如文本、图像、音频和视频等。

• 智能体： 是一个能够根据感知做出决策并采取行动的实体，它可以是软件或硬件。

• 具身智能： 是智能体的一个子集，特指那些具有物理形态、能够与物理世界互动的实体。

• AGI： 是一个广泛概念，指的是能够在广泛领域内执行任何智能任务的AI，代表着人工智能的终极目标。

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