Недавние исследования показывают, что модели большого языка (LLM) добились значительного прогресса в области написания кода роботов. Благодаря онлайн-контекстному обучению и обратной связи с людьми LLM может эффективно изучать и генерировать код робота. В этом исследовании особое внимание уделяется роли структуры LMPC в повышении эффективности LLM при написании кода робота и экспериментально доказывается ее значительный эффект в повышении уровня успеха невидимых задач.
Недавние исследования показали, что большие языковые модели продемонстрировали возможность обучения роботов программированию на основе отзывов людей посредством контекстного онлайн-обучения. Исследовательская группа успешно повысила эффективность написания LLM в коде робота с помощью инфраструктуры LMPC, еще больше ускорив процесс обучения роботов. Эксперименты доказали, что LMPC значительно повышает вероятность успеха в невидимых задачах и обеспечивает надежную поддержку адаптивного обучения роботов. Это исследование приносит новые прорывы в области обучения роботов и способствует способности роботов быстро адаптироваться к действиям человека.Этот результат исследования обеспечивает новое направление развития робототехники. Ожидается, что в будущем произойдет дальнейшее улучшение способности роботов к автономному обучению и адаптивности, что позволит им функционировать в более сложных сценариях. Применение фреймворка LMPC обеспечивает эффективное решение для написания кода роботов, а также открывает новые возможности для интеграции искусственного интеллекта и технологий робототехники. Мы с нетерпением ожидаем новых приложений и исследований на основе этой структуры в будущем.