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ICLR'24|GLiDE:通过反事 实扰动将语言计划植入演示,MIT让机器人掌握"常识",自主完成复杂家务
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对于实体人工智能来说,将大型语言模型的常识推理建立在物理领域仍然是一个关键但尚未解决的问题。之前的工作重点是直接利用LLMs在符号空间中进行规划,而在这项工作中,来自麻省理工学院的研究团队推出了GLiDE:通过反事实扰动将语言计划植入演示,让机器人掌握"常识",自主完成复杂家务。该团队展示了他们的方法通过2D导航和模拟以及真实的机器人操作任务,提高了模仿学习的可解释性和反应性。 标题:GLiDE: Grounding Language Plans in Demonstrations through Counterfactual Perturbations 链接:https://yanweiw.github.io/glide/
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