利用大型语言模型（LLM）所提供的世界知识和普遍推理能力，我们提出了一种基于线性时态逻辑（LTL）的可查询安全约束模块，用于在协作环境中部署 LLM 代理，并通过自然语言到时态约束编码、安全违规推理、不安全行为修剪等功能，实现了显式指示禁止行为、评估机器人对限制的理解，并确保其合规性。实验证明我们的系统可以严格遵守安全约束并能很好地适用于复杂的安全约束，具备实际应用潜力。

Sep, 2023

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

我们的研究通过引入以 LLM 为基础的问答系统，结合外部知识数据库，提高了模型的理解和响应准确性，有效地总结事故报告并提供相关建议，从而将 LLM 的应用拓展到安全工程领域，并为自动化智能系统的未来发展树立了先例。

Dec, 2023

该研究论文介绍了一种名为 E-KELL 的系统，通过构建结构化的紧急情况知识图谱，并引导大型语言模型在此基础上进行推理，提供基于证据的紧急情况决策，取得了显著的改进和可靠的应急决策支持。

Nov, 2023

基于大型语言模型的原型管道可以在每次更新后自动细化和分解需求，还能对需求数据集进行审查，找出冗余或矛盾的需求，该研究通过多个迭代的设计科学，让不同公司的专家从定量和定性两个方面评估每个周期，最终在一个案例公司中实施了原型，并由负责团队评估其效率。

Mar, 2024

使用自然语言处理模型（LLMs）通过少量样本来实现机器人的动态运动控制，充分展示了机器人领域中大规模预训练模型的潜力。

Sep, 2023

通过定制化的大型语言模型 (LLM) 代理，采用提示工程、启发式推理和检索增强生成的元素，以保持结构化信息，我们提出了一种高效的混合策略，利用 LLM 进行安全分析和人工智能与人类的协同设计，以提高软件工程和安全工程中的生成式 AI 的质量要求，并确保人类对生成式 AI 提供的建议负责，通过图形表述作为系统模型的中间表示，促进了 LLM 和图形之间的交互，以简化的自动驾驶系统为案例说明了我们的方法。

Apr, 2024

提出了一个称为 KELP 的基于知识图谱的大型语言模型的框架来解决幻觉问题，通过生成与输入文本的潜在语义匹配程度评分，实现对知识路径的精细提取，同时通过已训练的编码器考虑与输入文本间具有间接语义关系的知识路径。实验验证了 KELP 的有效性。

Jun, 2024

通过人机协作的方式，本文提出了一种增强基于大型语言模型的自主操作的方法，并应用于机器人的高级语言指令解析、运动规划和理解环境。在与人类的互动过程中，通过结合远程操作和动态运动原理实现机器人从人类引导中学习。通过实验表明，在复杂轨迹规划和环境推理方面，基于大型语言模型的机器人通过融入人类示范可以高效地完成任务。

Jun, 2024

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