Pesquisas recentes mostram que grandes modelos de linguagem (LLM) fizeram progressos significativos no campo da escrita de código de robôs. Por meio do aprendizado contextual on-line e do feedback humano, o LLM é capaz de aprender e gerar código de robô com eficácia. Este estudo concentra-se particularmente no papel da estrutura LMPC na melhoria da eficiência do LLM na escrita de código de robô e prova experimentalmente seu efeito significativo na melhoria da taxa de sucesso de tarefas invisíveis.
Uma pesquisa recente descobriu que grandes modelos de linguagem demonstraram o poder de aprender a codificar robôs a partir do feedback humano por meio da aprendizagem contextual online. A equipe de pesquisa melhorou com sucesso a eficiência da escrita de LLMs em código de robô por meio da estrutura LMPC, acelerando ainda mais o processo de aprendizagem do robô. Experimentos provaram que o LMPC melhora muito a taxa de sucesso de tarefas invisíveis e fornece forte suporte para o aprendizado adaptativo do robô. Esta pesquisa traz novos avanços para o campo da aprendizagem de robôs e promove a capacidade do robô de se adaptar rapidamente às ações humanas.O resultado desta pesquisa fornece uma nova direção para o desenvolvimento da tecnologia robótica. No futuro, espera-se melhorar ainda mais a capacidade de aprendizagem autônoma e a adaptabilidade dos robôs, permitindo-lhes funcionar em cenários mais complexos. A aplicação da estrutura LMPC fornece uma solução eficiente para escrita de código de robôs e também oferece novas possibilidades para a integração de inteligência artificial e tecnologia robótica. Esperamos mais aplicações e pesquisas baseadas nesta estrutura no futuro.