利用图像扩散模型生成 3D 资产并查询语言和视觉生成模型，通过自动化生成任务描述、任务分解和奖励函数，实现在模拟环境中扩大机器人技能学习的方法。该方法成功地实现了多样性长期任务的策略学习，为模拟中的机器人技能获取迈出了一步。

Oct, 2023

本文是第一篇关于利用大规模预训练语言模型（LLMs）进行科学模拟的研究，聚焦于四个建模和模拟任务，分别评估 LLMs 的预期优势和局限性，并为模型构建者提供实用指南，包括解释概念模型结构、总结模拟输出、通过文本传达模拟可视化洞见以及解释模拟错误并提供解决方案。

Jun, 2023

使用大规模语言模型（LLMs）自动构建适合真实世界转化的奖励函数和域随机化分布的 DrEureka 方法可用于解决四足动作和灵巧操纵等机器人任务，且无需迭代式手动设计。

Jun, 2024

为了推动自动化任务导向对话系统的评估，本研究提出了一种基于预训练语言模型的新型用户模拟器，并通过上下文学习来生成具有鲁棒性和语言多样性的输出，以模拟人类对话行为。通过与现有对话系统交互，并收集人机交互数据集，验证了该用户模拟器在单一意图对话目标方面的表现与人类相似。

Sep, 2023

本篇论文提出 SymGen，一种使用 LLMs 生成注释昂贵的符号语言数据的方法。与 LLMs 相比，SymGen 可以生成与人类注释数据效果相当或更好的数据，同时节省了大量的注释工作量。

May, 2023

通过使用编程式的提示结构，可以促使大型语言模型在不同的环境、机器人能力和任务中进行计划生成，从而大大减少了任务规划中需要定义的领域知识。

Sep, 2022

通过引入 RoboCoder 综合基准和自主学习框架，提高机器人在复杂环境中的普适性，并结合实时环境反馈不断更新和完善行动代码，使得大型语言模型在处理复杂任务时表现出显著提升。

Jun, 2024

在这篇研究论文中，我们提出了一种名为 RoboGPT 的机器人代理，通过两个模块（基于 LLMs 的规划与重新规划，以及专为子目标设计的 RoboSkill）来完成日常任务的具体决策。我们使用了一份新的机器人数据集和 RoboGPT 来增强基于 LLMs 的规划，并成功在诸多任务中超越了目前的最先进方法。

Nov, 2023

本文描述了一个支持扩展多模态交互的系统，通过使用大型语言模型 (LLMs) 将用户的英语语句映射到领域特定的代码，我们探索了 LLMs 在上下文敏感性方面捕捉演算发言者意图的程度。

Oct, 2023

本文研究了如何通过 GPT-2 等大型语言模型将人类请求转化为机器人可执行的计划，并探讨了 LLM 的长期任务规划的适用性和通用性，结果表明 LLM 可有效地执行长期任务规划，展示了神经符号规划方法在机器人领域的应用前景。

May, 2023