Building Knowledge through Interaction: An LLM-Based Architecture for Adaptive Tutoring and Social Reasoning

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内容提要

本研究提出了一种基于大型语言模型的自适应辅导和社会推理架构,旨在提升机器人在辅导和训练中的互动能力。该框架增强了自主决策能力,能够管理复杂互动,推动训练任务,并构建上下文记忆,促进社会智能机器人技术的发展。

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