文章预览
MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 来源 | PaperWeekly 作者 | 陈翰扬@ 伊利诺伊大学香槟分校 研究方向 | 多模态大语言模型 ▲ EmbodiedBench | 从刷题到搬砖，通用多模态大模型离具身智能还有多远？ 多模态大语言模型（MLLM）的快速发展，为具身智能体（Embodied Agent）的实现开辟了新路径。这类模型不仅能理解复杂的语言指令，还能结合视觉感知进行推理与规划，展现出解决真实世界任务的潜力。然而，现有研究多聚焦于语言驱动的智能体设计，对MLLM在具身任务中的能力边界仍缺乏系统性评估。 我们想要回答： 1. 未来的具身智能体能否仅依赖通
………………………………
