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。

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。