LangSuitE：在具体文本环境中规划、控制和交互大型语言模型

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过介绍一种新的多用途无仿真测试平台 LangSuitE 以及一种新的思维链式 (schema) EmMem 来评估大型语言模型在动态交互环境中作为少样本或零样本具有实体的智能体的效果和挑战，该研究对于建立语言模型背景下的具有实体特征的普适性智能体代表了重要的进展。

该研究整合了大型语言模型和多模态LLMs，提出了利用多模态GPT-4V增强具身任务规划的框架。研究结果表明GPT-4V有效提升了机器人在具身任务中的表现。对LLMs和多模态LLMs在机器人任务中的调查和评估丰富了对具身智能的理解，并提供了关于人机环境交互的展望。

GPT-4V 人机环境交互 具身任务规划 多模态LLMs 大型语言模型
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