通过与大型语言模型的自然交互增量学习机器人行为

💡 原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
📝

内容提要

该文介绍了一种新的学习框架,使机器人能够遵循自然语言路线指令,无需先前环境知识。该算法利用空间和语义信息学习环境度量和属性分布,并将自然语言指令解释为预期行为分布。通过推理地图和状态分布,使用新型置信空间规划器直接求解策略,该算法能够成功地遵循自然语言路线指令。

🏷️

标签

➡️

继续阅读