Penelitian terbaru menunjukkan bahwa model bahasa besar (LLM) telah membuat kemajuan signifikan dalam bidang penulisan kode robot. Melalui pembelajaran kontekstual online dan umpan balik manusia, LLM mampu mempelajari dan menghasilkan kode robot secara efektif. Studi ini secara khusus berfokus pada peran kerangka LMPC dalam meningkatkan efisiensi LLM dalam menulis kode robot, dan secara eksperimental membuktikan pengaruh signifikannya dalam meningkatkan tingkat keberhasilan tugas-tugas yang tidak terlihat.
Penelitian terbaru menemukan bahwa model bahasa besar telah menunjukkan kekuatan untuk belajar mengkode robot dari umpan balik manusia melalui pembelajaran kontekstual online. Tim peneliti berhasil meningkatkan efisiensi penulisan LLM dalam kode robot melalui kerangka LMPC, yang selanjutnya mempercepat proses pembelajaran robot. Eksperimen telah membuktikan bahwa LMPC sangat meningkatkan tingkat keberhasilan tugas-tugas yang tidak terlihat dan memberikan dukungan kuat untuk pembelajaran adaptif robot. Penelitian ini membawa terobosan baru dalam bidang pembelajaran robot dan mempromosikan kemampuan robot untuk beradaptasi dengan cepat terhadap masukan manusia.Hasil penelitian ini memberikan arah baru bagi pengembangan teknologi robot di masa depan, diharapkan dapat lebih meningkatkan kemampuan belajar otonom dan kemampuan beradaptasi robot, sehingga dapat berfungsi dalam skenario yang lebih kompleks. Penerapan kerangka LMPC memberikan solusi efisien untuk penulisan kode robot, dan juga memberikan kemungkinan baru untuk integrasi kecerdasan buatan dan teknologi robotika. Kami menantikan lebih banyak aplikasi dan penelitian berdasarkan kerangka ini di masa depan.