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自我提升技能：借助大型语言模型指导学习解决新任务
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种自主驱动接地（SDG）框架，用于将大型语言模型（LLMs）接地到真实环境中。SDG 在最具挑战性的任务中达到了与模仿学习方法相媲美的性能，证明了学习到的技能的有效性，显示出该框架的可行性和效率。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在推理和规划方面表现出强大能力，但接地问题仍然存在。
- 提出了自主驱动接地（SDG）框架，用于将LLMs接地到真实环境中。
- SDG框架通过自主驱动技能学习实现自动和渐进的接地。
- 在BabyAI任务集的验证中，SDG在挑战性任务中表现出与模仿学习方法相媲美的性能。
- SDG框架证明了学习到的技能的有效性，显示出其可行性和效率。
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