Large Language Models for Robotics: Opportunities, Challenges, and Perspectives
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本文是LLM系列文章综述，基于《Large Language Models for Robotics: Opportunities, Challenges, and Perspectives》的翻译工作。
机器人的大型语言模型：机遇、挑战和展望
摘要内容
引言部分
相关工作分析
机器人任务范围概述
GPT-4V技术的具体应用场景
实验结果展示
局限性分析、讨论与未来研究方向
结论内容
摘要
大型语言模型（LLM）经历了显著程度的扩展，并在多个领域实现了集成。值得注意的是，在机器人任务规划领域，LLM凭借先进的推理和语言理解能力，通过自然语言指令制定了精确且高效的计划方案。然而，在机器人与复杂环境交互的具体任务中，纯文本LLM往往面临挑战，因为与机器人视觉感知存在不兼容性。这项研究全面概述了LLM和多模态LLM在各种机器人任务中的新兴集成情况。此外，我们提出了一种创新框架，该框架利用多模态GPT-4V，结合自然语言指令和机器人视觉感知，以增强具体任务规划的效率。基于不同数据集的实验结果表明，GPT-4V显著提升了机器人在具体任务中的性能。这项针对多种机器人任务的LLM和多模态LLM的广泛研究和评估，深化了以LLM为核心的智能系统理解，并为改善人机交互环境提供了前瞻性的见解。
1 引言
2 相关工作
3 机器人任务范围
4 GPT-4V赋能的具体任务规划
5 实验结果
6 局限性，讨论和未来工作
7 结论
在本文中，我们介绍了大型语言模型（LLM）与各种机器人系统和任务的深度集成。研究表明，LLM展现出卓越的推理能力、强大的语言理解和多模态处理能力，这些特性显著提升了机器人对指令、环境和所需动作的理解水平。
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