本文探讨了自然语言标签与机器人交互数据结合的研究，提出了C-BeT方法和ROSIE数据扩充技术，以提升机器人在多任务场景中的操作性能。研究表明，大型语言模型在低级轨迹规划中具备理解能力，能够有效检测失败并进行重新规划。此外，介绍了RH20T-P数据集，为未来机器人系统的发展提供支持。