大型语言模型(LLM)在软体机器人设计中展现出潜力。密歇根大学的研究开发了RoboCrafter-QA基准测试,以评估LLM作为“自然选择器”的能力。研究表明,LLM在简单任务中表现良好,但在处理细微设计差异时仍面临挑战,强调了清晰任务描述的重要性。未来需要改进模型以应对复杂设计选择。
本文介绍了使用滴答清单收集任务和任务属性分类的方法,包括语音、导入、Siri和快捷指令等。任务属性分类包括待办、项目、习惯、备忘和课程。还介绍了日期设置、任务描述、评论和动态等功能。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。