从零构建大语言模型全栈开发指南：第五部分：行业应用与前沿探索-5.2.3前沿方向：MoE架构、世界模型与具身智能
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文章大纲
- 5.2.3 前沿方向：MoE架构、世界模型与具身智能
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- 一、`混合专家模型（MoE）`：架构革命与效率突破
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- 1.1 技术原理与核心优势
- 1.2 行业应用与挑战
- 二、世界模型：从环境感知到因果推理
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- 2.1 定义与关键技术
- 2.2 行业实践
- 三、具身智能：物理世界与AI的深度融合
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- 3.1 技术架构演进
- 3.2 商业化路径与挑战
- 四、未来趋势与伦理思考
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- 4.1 技术融合方向
- 4.2 社会影响评估
- 结论
5.2.3 前沿方向：MoE架构、世界模型与具身智能
- 引言
随着大语言模型（LLM）技术的快速迭代，技术架构的革新与多模态能力的融合成为推动AGI发展的核心驱动力。
本节聚焦三大前沿方向——混合专家模型（MoE）、世界模型（World Model）与具身智能（Embodied AI），结合行业实践与技术突破，探讨其技术原理、应用场景及伦理挑战。
