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麻省理工学院开发出新方法，大幅提高机器人家务任务适应性

 机器人世界

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麻省理工学院的工程师们开发了一种新方法，通过将机器人的运动数据与大型语言模型（LLM）的常识性知识相结合，赋予机器人更好的适应性和自我纠正能力。

该方法允许机器人将家庭任务解析为子任务，并在遇到中断时进行物理调整，而无需从头开始执行任务。研究团队通过舀弹珠任务训练机械臂，展示了机器人在受到干扰时能够自我纠正并继续完成任务的能力。这项研究将在国际学习表征会议（ICLR 2024）上介绍，旨在提高家用机器人的自主性和任务成功率。
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