在开放世界领域创建和修复机器人程序

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内容提要

该论文扩展了“语言世界”基准,支持在模拟机器人环境中使用自然语言进行查询和脚本技能。通过与元世界任务集的比较,分析了大型语言模型与深度强化学习的差异。提出的“计划条件行为克隆”方法能够通过少量示例优化高级计划行为,展现出强大的性能。

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关键要点

  • 该论文扩展了名为“语言世界”的元世界基准。
  • 语言世界允许在模拟机器人环境中使用自然语言进行查询和脚本技能。
  • 可以将语言世界的结果与元世界的结果进行比较。
  • 分析了大型语言模型与深度强化学习的差异。
  • 提出了“计划条件行为克隆”(PCBC)方法,优化高级计划行为。
  • PCBC在少样本情况下表现出强大的性能,通常只需一个演示即可实现任务泛化。
  • 语言世界作为开源软件提供,链接为https://URL。
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