通过模拟人类的多感官输入和多样化的输出机制，让大型语言模型（LLM）能够更接近人类的思维模式，从而实现更有效的思考、自训练和自我更新。

人之所以成为人，在于不断思考，不断的接受和处理外部信息。

但是目前我接触到的LLM是基于对话交互，所以只有当人给予对话作为输入时才会有相应的反馈。对于这样的反应，压根就不是人类的情况，哪有人会这样只有一个接受渠道，再一个反馈渠道，就是一个输入输出的机器。

因此，我的理解是要对其加入不断输入输出的情况。可以把现场的情况(电压，功率，剩余电量，开机时间，温湿度，当天的天气情况，现场周围的声音，图片等等输入，达到模拟感官：视觉 听觉 嗅觉 触觉 等等)，然后有个输出机制，可以输出到文档，或者数据库等等，或者让LLM自己决定。不断的输入输出，相当于不断的思考，但是思考是会有成果的，可以再结合上面的输入输出以及对话的输入输出，进行自训练，以达到成为人的思维。

不断思考，不断进步（训练或者微调），更新自我。