本文介绍了一系列基于大型语言模型和视觉感知的机器人协作系统，强调自我监督的数据收集、演示学习和人机信任的提升。这些系统在复杂环境中能够有效完成装配和导航任务，提高了人机交互的自然性和效率。

该论文探讨了多智能体强化学习中的不可靠智能体问题，提出了一种基于强化学习的可信共识机制，以提高智能体间的共识成功率。同时，回顾了多智能体强化学习面临的挑战、解决方案及其在机器人协作中的应用，介绍了集中式与分散式学习方法的研究进展。

该文汇总多篇研究，聚焦手势生成与识别，涵盖语音驱动手臂动作、共语手势生成、多模态对抗模型、虚拟现实与机器人协作、对话导航基准及桌面手势数据集GR4DHCI，并验证相关框架在机器人平台上的有效性。

本文综述了大语言模型在多个领域的应用框架，包括：MLCopilot自动生成机器学习方案、医疗助手提升咨询准确性、Copilot评估工具衡量IDE交互、Data-Copilot实现数据处理可视化、供应链自动化框架、机器人重规划策略、多机器人协作方法RoCo及基准RoCoBench、SheetCopilot操控电子表格，以及LLM-PO解决交互式任务。

ChatGPT 推出的插件机制开启了机器人协作的新纪元。OpenAI 作为边缘节点，与其他机器人平等互动，形成网状结构。每个插件都是独立的机器人，通过开放协议进行沟通，推动机器人对话网络的发展。