Large Language Models for Robotics: Opportunities, Challenges, and Perspectives

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

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分类专栏： Survey Paper 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/136317626

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本文探讨了大型语言模型（LLM）在机器人任务规划中的应用，利用GPT-4V增强具体任务规划。实验表明，多模态LLM能提高机器人性能，但也存在模型透明度、安全性和现实世界适用性的挑战。未来研究将关注如何整合多模态数据和模拟学习，以促进智能机器人系统的发展。

本文是LLM系列文章，针对《Large Language Models for Robotics: Opportunities, Challenges, and Perspectives》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM）已经经历了显著的扩展，并且越来越多地跨各个领域进行集成。值得注意的是，在机器人任务规划领域，LLM利用其先进的推理和语言理解能力，根据自然语言指令制定精确高效的行动计划。然而，对于机器人与复杂环境交互的具体任务，由于与机器人视觉感知缺乏兼容性，纯文本LLM往往面临挑战。这项研究全面概述了LLM和多模态LLM在各种机器人任务中的新兴集成。此外，我们提出了一个框架，该框架利用多模态GPT-4V，通过自然语言指令和机器人视觉感知的组合来增强具体任务规划。我们基于不同数据集的结果表明，GPT-4V有效地提高了机器人在具体任务中的性能。这项针对各种机器人任务的LLM和多模态LLM的广泛调查和评估丰富了对以LLM为中心的具体智能的理解，并为弥合人机环境交互中的差距提供了前瞻性见解。