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。

Building Knowledge through Interaction: An LLM-Based Architecture for Adaptive Tutoring and Social Reasoning
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