该研究整合了大型语言模型和多模态LLMs，提出了利用多模态GPT-4V增强具身任务规划的框架。结果显示GPT-4V有效提升了机器人在具身任务中的表现。该研究丰富了对以LLMs为中心的具身智能的理解，并提供了关于人机环境交互的展望。

该研究综述了大型语言模型（LLMs）和多模态LLMs在机器人任务中的整合，并提出了利用多模态GPT-4V增强具身任务规划的框架。研究结果显示GPT-4V有效提升了机器人的表现。对LLMs和多模态LLMs在机器人任务中的调查和评估丰富了对具身智能的理解，并展望了人机环境交互的未来。

该研究整合了大型语言模型和多模态LLMs，提出了利用多模态GPT-4V增强具身任务规划的框架。研究结果表明GPT-4V有效提升了机器人在具身任务中的表现。对LLMs和多模态LLMs在机器人任务中的调查和评估丰富了对具身智能的理解，并提供了关于人机环境交互的展望。

本文评估了多模态基础模型在具身任务规划方面的性能，并展示了它们的能力和局限性。提出了一个名为MFE-ETP的新基准，通过此基准评估了几种最先进的多模态基础模型，发现它们落后于人类表现。MFE-ETP是一个高质量、大规模、具有挑战性的与现实任务相关的基准。

该研究整合了大型语言模型和多模态LLMs，提出了利用多模态GPT-4V增强具身任务规划的框架。研究结果表明GPT-4V有效提升了机器人在具身任务中的表现。对LLMs和多模态LLMs在机器人任务中的调查和评估丰富了对具身智能的理解，并提供了关于人机环境交互的展望。

该研究整合了大型语言模型和多模态LLMs，提出了利用多模态GPT-4V增强具身任务规划的框架。研究结果表明GPT-4V有效提升了机器人在具身任务中的表现。对LLMs和多模态LLMs在机器人任务中的调查和评估丰富了对具身智能的理解，并提供了关于人机环境交互的展望。

该研究探讨了大型语言模型（LLMs）和多模态LLMs在机器人任务中的整合，并提出了利用多模态GPT-4V增强具身任务规划的框架。研究结果显示GPT-4V有效提升了机器人在具身任务中的表现。对LLMs和多模态LLMs在机器人任务中的调查和评估丰富了对具身智能的理解，并提供了关于人机环境交互的展望。