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HARE：人类先验：小语言模型效率的关键
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了使用大型语言模型作为HRI的0模型的潜力，并在三个社交数据集上进行了实验。结果显示LLMs能够实现与定制模型相当的性能，同时还讨论了当前的限制。展示了LLM人类模型如何集成到社交机器人的规划过程中并应用于HRI场景。结果表明LLMs为HRI的人类建模提供了一种有前途但不完整的方法。
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关键要点
- 本文研究了使用大型语言模型作为HRI的0模型的潜力。
- 在三个社交数据集上进行了实验，结果显示LLMs能够实现与定制模型相当的性能。
- 讨论了当前的限制。
- 展示了LLM人类模型如何集成到社交机器人的规划过程中。
- 结果表明LLMs为HRI的人类建模提供了一种有前途但不完整的方法。
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