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内心独白通过语言模型规划的具体推理
研究人员将多个感知模型与机器人正在与之合作的人类用户提供的反馈结合起来。为了执行用户给出的命令，从一组预先训练的机器人操作技能及其文本描述中选择动作。InnerMonologue系统的创建是为了在共享语言提示中将这些组件链接在一起。因此，该系统可以在仿真中以及在现实世界的机器人平台上完成复杂、长期和看不见的任务。最近的
使用常识推理整理虚拟家庭
研究人员收集了人类在整洁和不整洁的房屋中放置物体的偏好数据集。他们提出了一个模块化基线，并证明从大型语言模型 (LLM) 中提取的具体常识是拟议任务的有效规划器。结果表明，该方法可以推广到重新排列看不见的对象，而无需访问显式指令。需要进一步研究开发探索模块，以便代理可以更频繁地访问杂乱无章的区域和推理模块，以提高识别放
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