本研究提出了一种基于大型语言模型的自适应辅导和社会推理架构，旨在提升机器人在辅导和训练中的互动能力。该框架增强了自主决策能力，能够管理复杂互动，推动训练任务，并构建上下文记忆，促进社会智能机器人技术的发展。

本研究提出了一种混合方法，解决儿童与机器人互动中的个性化教育内容生成问题。通过结合规则系统与大型语言模型，进行离线内容生成并人工验证，确保教育质量。研究表明，该方法有效提升儿童的阅读动机，促进更深层次的学习理解。

介绍社会认知机器人的跨学科方法，旨在改进机器人与个体互动和对社会的影响。