论文提出了一种新的基于大型语言模型的多智能体合作框架，在多种身体环境中测试并得到了良好的效果，其具备规划、沟通和与其他人类或智能体合作完成长期任务等能力，并且与人类沟通的模型更容易获得信任，这为未来的智能体合作研究奠定了基础。

Jul, 2023

本文提出了一种通过 fine-tuning 使用世界模型使大型自然语言模型获得基于物理环境的知识和技能，以帮助解决模型在简单的推理和规划中的局限性，实验证明这种方法能够提高基本的 LM 在 18 项下游任务上的性能，尤其是 1.3B 和 6B 的小 LM。

May, 2023

提出了一个针对家庭服务实体代理的任务规划性能自动量化基准系统，对大型语言模型和提示进行了广泛实验，并探索了基线任务规划器的多个改进，预计该基准工具将加快语言导向的任务规划器的发展。

Feb, 2024

本研究使用大型语言模型 (Large Language Models, LLMs) 作为规划师，以完成视觉感知环境中的复杂任务的具有身体接口的代理人。研究提出了 LLM-Planner 方法进行 few-shot planning，同时提出通过物理接口增强 LLMs 的简单而有效的方法，实验结果表明该方法在 ALFRED 数据集上能够取得与使用全数据训练的基线模型相当的性能。

Dec, 2022

研究提出了一种具有体感的语言模型，其可以将现实世界的传感器和语言模型直接结合起来，从而实现语言和感知之间的链接，并且在多个机器人任务、图像问题解答和字幕生成等方面取得了良好的表现。

Mar, 2023

多模态大型语言模型（MLLMs）在具有出色推理和概括能力的大型语言模型（LLMs）基础上开辟了新的具身任务规划途径。我们引入了一项人类注释的基准测试 EgoPlan-Bench，定量调查 MLLMs 在现实场景中作为具身任务规划器的潜力，并构建了一个指导调优数据集 EgoPlan-IT，这些实验结果表明，通过 EgoPlan-IT 调优的模型不仅在我们的基准测试中显著提高了性能，还在模拟中有效地扮演了具身规划器的角色。

Dec, 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

本文探索了一种方法，即在特定的游戏场景中测试大型语言模型的表现，以此来深入了解它们是否能像环境理解代理一样进行操作，涵盖了五个交互设置，并表明当前聊天优化的大型语言模型在一定程度上能够遵循游戏规则，并且用于衡量游戏表现和调查 LLM 的性能具有诊断价值。

May, 2023

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

通过使用 LEGENT 生成的数据，我们训练的视觉 - 语言 - 动作模型在具体任务中超越了 GPT-4V，展示了令人期待的泛化能力。

Apr, 2024