當(dāng)前的技術(shù)使機器人能夠執(zhí)行非常短的硬編碼命令，但它們在學(xué)習(xí)執(zhí)行長期任務(wù)和推理抽象目標(biāo)方面遇到了困難。語言模型(LM)可以執(zhí)行廣泛的語言理解和生成任務(wù)。

GoogleResearch最近的一篇論文尋找一種將高級語言模型與機器人學(xué)習(xí)算法相結(jié)合的有效方法。

研究人員提出了一種新穎的方法，該方法使用語言模型知識使機器人能夠遵循高級文本指令來執(zhí)行物理接地任務(wù)。語言模型基于在特定現(xiàn)實世界上下文中可行的任務(wù)。

在評估中，機器人被放置在真實的廚房環(huán)境中，并以自然語言完成任務(wù)。對于時間擴展的復(fù)雜和抽象任務(wù)，觀察到高度可解釋的結(jié)果，例如“我剛剛鍛煉，請給我?guī)c零食和飲料來恢復(fù)”。

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