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朝着无代码编程的协作机器人：与大型代码模型进行对话编程的代码合成实验
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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
本文提出了一种基于自然语言的人机协作接口，通过多模态注意力变换实现对用户命令的编码，并将其与轨迹信息相结合。模仿学习和实验验证证明了该系统的优异效果，展示了自然语言接口在人机协作中的优越性。
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关键要点
- 提出了一种基于自然语言的人机协作接口，灵活性极高。
- 结合大型语言模型(BERT和CLIP)与轨迹信息。
- 通过多模态注意力变换实现用户命令的编码。
- 在机器人轨迹的数据集上进行模仿学习。
- 将轨迹生成过程视为序列预测问题。
- 通过仿真轨迹实验和真实机器人实验验证系统效果优异。
- 证明了自然语言接口在人机协作中的优越性。
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