Des recherches récentes montrent que les grands modèles de langage (LLM) ont fait des progrès significatifs dans le domaine de l'écriture de code robotique. Grâce à l'apprentissage contextuel en ligne et aux commentaires humains, LLM est capable d'apprendre et de générer efficacement du code robot. Cette étude se concentre particulièrement sur le rôle du framework LMPC dans l'amélioration de l'efficacité du LLM dans l'écriture du code robot, et prouve expérimentalement son effet significatif dans l'amélioration du taux de réussite de tâches invisibles.
Des recherches récentes ont montré que de grands modèles de langage ont démontré la capacité d'apprendre à coder des robots à partir de commentaires humains grâce à l'apprentissage contextuel en ligne. L’équipe de recherche a réussi à améliorer l’efficacité de l’écriture des LLM dans le code robot grâce au cadre LMPC, accélérant ainsi le processus d’apprentissage du robot. Des expériences ont prouvé que le LMPC améliore considérablement le taux de réussite des tâches invisibles et fournit un solide support pour l'apprentissage adaptatif des robots. Cette recherche apporte de nouvelles avancées dans le domaine de l'apprentissage des robots et favorise la capacité du robot à s'adapter rapidement aux apports humains.Ce résultat de recherche ouvre une nouvelle direction pour le développement de la technologie robotique. À l’avenir, il devrait améliorer encore la capacité d’apprentissage autonome et l’adaptabilité des robots, leur permettant de fonctionner dans des scénarios plus complexes. L'application du framework LMPC fournit une solution efficace pour l'écriture de code robotique et offre également de nouvelles possibilités pour l'intégration de l'intelligence artificielle et de la technologie robotique. Nous attendons avec impatience davantage d’applications et de recherches basées sur ce cadre à l’avenir.