Oct, 2023

探索大型语言模型作为机器人的常识知识来源

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TL;DR本研究使用大型语言模型（LLMs）研究了服务机器人需要常识知识帮助人类在日常情境中，以便他们理解其行为的上下文。实验揭示了在选择性提取情境行动知识方面的有限效果，表明单独使用 LLMs 可能不足够。然而，大规模提取一般性、可行性知识显示出潜力，表明 LLMs 可以成为有效创建机器人本体论的工具。该论文展示了知识提取技术可以应用于填充极简本体论，展示了 LLMs 与形式化知识表示的潜在合作能力。
发现论文，激发创造
  • 大型语言模型在机器人领域的应用：机遇、挑战与展望

    该研究全面概述了大型语言模型（LLMs）和多模态 LLMs 在各种机器人任务中的整合，并提出了一种利用多模态 GPT-4V 结合自然语言指令和机器人视觉感知增强具身任务规划的框架。基于多样化的数据集，我们的结果表明 GPT-4V 有效地提升了机器人在具身任务中的表现。对 LLMs 和多模态 LLMs 在各种机器人任务中的广泛调查和评估丰富了对以 LLMs 为中心的具身智能的理解，并提供了展望未来的关于人机环境交互的见解。

    Jan, 2024

  • 利用 LLMs 实现内容为中心的认知代理的知识获取自动化

    该论文介绍了一种利用大型语言模型技术支持智能代理语义词典中新条目的自动学习的系统。这种学习方法通过现有的非玩具词典和自然语言生成器引导启动，将意义的表达按基本本体建立转换为自然语言句子。此学习方法已应用于学习多词表达式，其含义与智能代理语义词典中的及物动词等效。实验展示了一种融合基于知识的方法、资源、传统数据分析和大型语言模型的混合学习架构的优势。

    Dec, 2023

  • 大型语言模型作为实例化具有特定领域知识的本体的预言机

    使用大型语言模型自动填充本体论与领域特定知识，通过查询模板生成实例，从而快速丰富本体论。

    Apr, 2024

  • 语言模型作为零 - shot 规划器：提取行动知识用于具身代理

    本文研究大型语言模型在互动环境中是否可以利用所学的世界知识来执行高层任务，并提出了一种条件方法，将语言模型生成的中级计划语义上翻译为合适的操作以提高执行性能。在 VirtualHome 环境中的实证评估结果表明，该方法在可执行性方面显著优于大型语言模型基线。

    Jan, 2022

  • 面向人机交互的大型语言模型：机遇与风险

    通过对大型语言模型在社交机器人中的潜力进行分析，本研究侧重于教育、医疗和娱乐等社交机器人的应用，并对这些语言模型如何安全地接受培训以 “理解” 社会规范和问题进行了研究，以期为其他有兴趣将语言模型融入机器人的研究人员提供有益指导。

    Mar, 2024

  • 利用语言模型作为认知代理的知识来源

    利用大型语言模型作为认知系统的任务知识、认知代理和知识提取，以及通过整合提取与认知架构能力来提高知识提取效果的挑战和机会。

    Sep, 2023

  • 从大型语言模型中提取零样机通用常识，用于机器人三维场景理解

    提出了一种使用大型语言模型中通用的常识知识为机器人场景中的物品进行标记，该算法不需要任务特定的预训练，并且可以泛化到任意房间和物品标签 —— 这是机器人场景理解算法中非常理想的特征。该算法基于由现代空间感知系统产生的 3D 场景图，并希望将为机器人提供更具有可推广性和可扩展性的高级 3D 场景理解铺平道路。

    Jun, 2022

  • 通过代理分析提高机器人任务学习中从 LLMs 提取知识的能力

    介绍了通过内置的自主机器人来扩大 LLM 响应的空间，根据语言能力、身体实体、环境和用户喜好挑选、修补、选择 LLM 提供的响应，从而使机器人能够完成 75% 以上的任务一次学习并显著减少需要人工监督的程度。

    Jun, 2023

  • 大规模语言模型在机器人学中的应用：一项调查

    理解和评估机器人的灵活智能是一项复杂的任务，该综述回顾了大型语言模型在机器人领域的应用和对机器人控制、感知、决策制定和路径规划等关键领域的贡献，以及它们面临的潜在挑战。

    Nov, 2023

  • 了解大型语言模型在文化常识方面的能力和局限性

    通过对多个最先进的大型语言模型的文化常识任务的能力和限制进行全面检验，我们发现大型语言模型在文化特定的常识知识上的表现存在显著差异，其通用常识能力受到文化环境的影响，并且提出查询大型语言模型所使用的语言会影响其在与文化相关的任务上的表现，我们的研究指出了大型语言模型在文化理解方面的固有偏见，并提供了帮助开发具备文化意识的语言模型的洞见。

    May, 2024