在不完美的世界模型中将大型语言模型与具身环境结合
原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。发表于：。本研究针对大型语言模型在物理推理和机器人任务中的局限性提出了解决方案，创新性地引入了GLIMO模型，通过利用代理世界模型（如模拟器）来收集和合成训练数据。实验结果表明，该方法显著提升了开源大型语言模型（如LLaMA-3）的性能，达到不同基准测试下的2.04倍、1.54倍和1.82倍的提升，展现出与GPT-4等大型模型竞争或超越的潜力。
研究提出GLIMO模型，通过代理世界模型收集和合成训练数据，提升大型语言模型在物理推理和机器人任务中的性能。实验表明，GLIMO显著提高了开源模型如LLaMA-3的表现，并具备与GPT-4竞争的潜力。研究还探讨了LLMs在机器人领域的应用，提出多模态GPT-4V结合自然语言和视觉感知来增强任务规划，提升机器人表现，并展望了未来LLMs的研究方向。
