大型语言模型(LLM)在软体机器人设计中展现出潜力。密歇根大学的研究开发了RoboCrafter-QA基准测试,以评估LLM作为“自然选择器”的能力。研究表明,LLM在简单任务中表现良好,但在处理细微设计差异时仍面临挑战,强调了清晰任务描述的重要性。未来需要改进模型以应对复杂设计选择。
研究了不同材料对软体机器人进化运动的影响,发现在陆地和水中表现不同。观察到环境转换对形态再适应现象的影响,并指出了陆地-水和水-陆转换之间的潜在不对称性。
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