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?填補領(lǐng)域空白!利用大型語言模型實現(xiàn)機器人任務(wù)規(guī)劃中的人類意識

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原標(biāo)題:?填補領(lǐng)域空白!利用大型語言模型實現(xiàn)機器人任務(wù)規(guī)劃中的人類意識
關(guān)鍵字:機器人,任務(wù),人類,環(huán)境,方法
文章來源:大數(shù)據(jù)文摘
內(nèi)容字數(shù):6081字

內(nèi)容摘要:


大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)轉(zhuǎn)載自機器人大講堂
近年來,隨著機器人在工業(yè)、交通和家庭環(huán)境中扮演越來越重要的角色,如何在規(guī)劃機器人任務(wù)和時考慮到周圍人類的動作,已經(jīng)成為一個關(guān)鍵課題。得益于自然語言處理(NLP)研究的重大進展,大型語言模型(LLMs)的出現(xiàn)極大地提升了機器人任務(wù)和規(guī)劃(TAMP)的性能。然而,之前的方法往往忽視了動態(tài)環(huán)境中的人類因素。不久前刊登在arxiv上的一篇名為《Towards Human Awareness in Robot Task Planning with Large Language Models》的研究,提出了一種新穎的方法,通過將人類感知融入基于LLM的機器人任務(wù)規(guī)劃中,以填補這一研究空白。大型語言模型在機器人任務(wù)規(guī)劃中的應(yīng)用LLM的崛起在過去幾年中,自然語言處理領(lǐng)域取得了飛躍性進展,特別是大型語言模型(LLMs)的發(fā)展。這些模型展示了生成類人文本、編程代碼和服務(wù)組合的高超能力。許多研究者已經(jīng)開始利用這些模型來解決機器人任務(wù)和規(guī)劃(TAMP)問題。他們通過從LLMs中提取常識知識并將其用作經(jīng)典自動任務(wù)規(guī)劃算法的約束條件,以提高生成計劃的正確性和可執(zhí)行性。


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文章來源:大數(shù)據(jù)文摘
作者微信:BigDataDigest
作者簡介:普及數(shù)據(jù)思維,傳播數(shù)據(jù)文化

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