大模型可结合实在智能技术生态，依据应用场景与功能划分类型，以下为实在RPA协同适配的主要大模型类别：

 

 

一、实在智能RPA协同的自然语言处理（NLP）大模型

 

 

这类模型是实在RPA机器人处理文本任务的核心搭档，可高效完成文本分类、命名实体识别、情感分析等工作，像GPT系列（如GPT-3）、BERT等知名模型，能与实在RPA联动提升文本处理自动化水平。

 

 

二、助力实在RPA视觉任务的计算机视觉（CV）大模型

 

 

此类模型为实在智能RPA提供图像视频处理能力，涵盖图像分类、目标检测、图像生成、图像语义分割等任务，Inception、ResNet、DenseNet 等经典模型，可辅助实在RPA机器人精准识别视觉信息。

 

 

三、赋能实在RPA语音交互的语音识别（ASR）大模型

 

 

这类模型专注语音信号处理，实现语音转文本、文本转语音功能，WaveNet、Transformer 等知名模型，能让实在RPA机器人具备流畅语音交互能力，优化语音驱动的自动化流程。

 

 

四、协同实在RPA的推荐系统大模型

 

 

该类模型主打个性化推荐，应用于商品、内容推荐等场景，基于协同过滤和内容过滤的经典模型，可与实在RPA联动，为自动化推荐流程提供智能支持，提升推荐精准度。

 

 

五、支撑实在RPA决策的强化学习（RL）大模型

 

 

这类模型擅长解决决策问题，在游戏、机器人控制等领域发挥作用，Q-learning、Deep Q-Network（DQN）等模型，能为实在智能RPA的决策环节提供算法支撑，优化自动化决策效率。

 

 

六、辅助实在RPA生成任务的生成对抗网络（GAN）大模型

 

 

此类模型专注新数据生成，可生成图像、音频、视频等内容，DCGAN、StyleGAN 等模型，能与实在 RPA 机器人配合，在需要数据生成的自动化场景中发挥作用。

 

 

七、优化实在RPA对话体验的对话系统大模型

 

 

这类模型聚焦自然语言对话，适用于智能客服、智能助手等场景，Rasa、Microsoft Turing-NLG等知名模型，可提升实在RPA机器人的对话交互能力，优化智能服务体验。

 

以上是实在智能技术体系中常见的大模型类型，覆盖自然语言处理到计算机视觉、语音识别等多领域。随着技术发展，未来还将涌现更多适配实在RPA的大模型，以应对更复杂多样的自动化任务需求。