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原標題：MIT博士讓機器人自學“常識”：大模型加持，無需人類即可自我糾正，完成復雜家務勞動
關鍵字：機器人,任務,人類,模型,家務
文章來源：人工智能學家
內容字數：3999字

內容摘要：

機器人是出色的人類模仿者，但大多離不開人類的幫助，比如一些預設的編程。
尤其是家用機器人，在面對復雜的家務勞動時，如果“大腦”中沒有足夠多的常識，就很難滿足人類家庭的日常需求。
如今，在大型語言模型（LLMs）的驅動下，家用機器人已經可以掌握“常識性知識”，能夠在沒有人類的幫助下進行自我糾正，出色地完成復雜的家務勞動。
相關研究論文以“Grounding Language Plans in Demonstrations Through Counterfactual Perturbations”為題，以會議論文的形式已發表在人工智能（AI）頂會 ICLR 2024 上。麻省理工學院（MIT）電氣工程和計算機科學系博士 Yanwei Wang 為該研究論文的通訊作者。他表示，模仿學習是實現家用機器人的主流方法。但是，如果機器人盲目地模仿人類的軌跡，微小的錯誤就會不斷累積，最終導致執行過程中的其他錯誤。“有了我們的方法，機器人就能自我糾正執行錯誤，提高整體任務的成功率。”讓機器人掌握一點家務常識
從擦拭溢出物到端上食物，機器人正在學習如何完成越來越復雜的家務勞動。
實際上，許多家庭機器人

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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構