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在遵循自然语言指令之前推断人类的意图
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文研究了大型语言模型在机器人控制中的应用，提出了“行动前询问”（ABA）和tagE等方法，旨在提升机器人对自然语言指令的理解与执行能力。研究强调语言沟通在协作任务中的重要性，并通过实验验证了新方法在效率和准确性上的优势。
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关键要点
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研究了大型语言模型在具身化场景下的规划能力，通过自然语言反馈提高机器人控制场景的理解和任务完成效果。
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提出了“行动前询问”（ABA）的方法，利用自然语言引导大型语言模型在未知环境中主动查询外部知识，增强效率和性能。
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强调语言沟通在协作任务中的重要性，发现使用语言指令可以更快、更准确地推断团队目标。
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提出tagE系统，采用神经网络模型从复杂自然语言任务说明中提取任务和参数，并将其映射到机器人的技能集合中。
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介绍合作语言引导的逆向计划搜索 (CLIPS)，用于灵活、上下文敏感地遵循指令，评估指令在假设计划下的可能性。
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提出情境化指令遵循的方法，实验证明现有模型缺乏对情境化人类意图的整体理解。
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延伸问答
大型语言模型在机器人控制中如何应用？
大型语言模型通过自然语言反馈提高机器人对控制场景的理解和任务完成效果。
什么是行动前询问（ABA）方法？
行动前询问（ABA）是一种利用自然语言引导大型语言模型在未知环境中主动查询外部知识的方法。
tagE系统的主要功能是什么？
tagE系统通过神经网络模型从复杂自然语言任务说明中提取任务和参数，并将其映射到机器人的技能集合中。
CLIPS方法如何提高指令遵循的灵活性？
CLIPS方法通过贝叶斯代理架构实现灵活、上下文敏感地遵循指令，评估指令在假设计划下的可能性。
语言沟通在协作任务中有什么重要性？
语言沟通可以更快、更准确地推断团队目标，强调了其在协作任务中的重要性。
现有模型在情境化指令遵循方面存在哪些不足？
现有模型缺乏对情境化人类意图的整体理解，导致在执行隐含和情境化指令时效果不佳。
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