Prompting Task Trees using Gemini: Methodologies and Insights

机器人是未来的科技发展方向，每一种先进技术最终都会用于制造更加高效的机器人。如今的主要挑战是如何通过知识表示来精确而富有同理心地训练机器人。本文提供了一些见解，介绍了如何使用非结构化的知识表示，并通过提示工程将其转化为有意义的结构化表示，最终可以用于机器人中，帮助它们理解人类大脑如何在提供最少数据或物品的情况下创造奇迹。

使用知识表示训练机器人是当前机器人技术领域的主要挑战，本文试图通过无结构知识表示和提示工程的方法，将无序知识转化为有意义的结构化表示，以帮助机器人更好地理解人类的思维方式。

本文提出了一种基于无结构知识表示和提示工程的方法，将无序知识转化为有意义的结构化表示，以帮助机器人更好地理解人类的思维方式。

本文的方法可以帮助机器人更好地理解人类的思维方式，从而更好地处理任务。实验结果表明，该方法比传统的基于规则的方法更为有效。该方法还可以应用于其他领域。

最近的相关研究包括《Knowledge Representation and Reasoning》、《Knowledge Representation and Reasoning in Robotics》等。