过去有研究人员使用大型语言模型（LLMs）根据输入的任务指令对潜在的下一步行动空间进行评分，然后生成行动序列。指令由自然语言进行描述，不包含额外的领域信息。
但这类方法要么需要列举所有可能的下一步行动进行评分，要么生成的文本在形式上没有任何限制，其中可能包含在当前环境下特定机器人不可能采取的行动。
最近南加州大学和英伟达联合推出了一个新模型ProgPrompt，同样使用语言模型对输入指令进行任务规划，其中包含了一个程序化的提示结构，使得生成的计划在不同的环境、具有不同能力的机器人、不同的任务中都能发挥作用。
在保证任务的规范性上，研究人员采用生成python风格代码的形式来提示语言模型哪些动作是可用的、环境中有哪些物体以及哪些程序是可执行的。
内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除
评论
沙发等你来抢