Использование LLM для программирования новых задач для роботов

Применение метода LLM для разработки новых задач для роботов

Исследователи работали над автоматическим созданием богатых симуляционных сред и экспертных демонстраций, используя возможности крупных языковых моделей по генерации и кодированию. ¶ Кредит: Лаборатория компьютерных наук и искусственного интеллекта МТИ

Команда, включавшая исследователей Массачусетского технологического института (МТИ), разработала инструмент, который использует крупные языковые модели (КЯМ) для создания новых задач для роботов, которые затем симулируются.

GenSim включает в себя целеполагающие и исследовательские настройки. В режиме целеполагания GenSim разбивает на задачи каждый необходимый шаг для достижения цели и формулирует новые задачи в режиме исследования.

Вне зависимости от режима, процесс требует использования КЯМ для создания описаний задач и кода, необходимых для симуляции, а также уточнения кода с использованием библиотеки задач.

Исследователи определили, что GenSim, предварительно обученный на 10 задачах, самостоятельно создал 100 новых действий и смог обучить робототехнические руки выполнять задачи с более высоким процентом успешности по сравнению с аналогичными методами.

МТИ, Лируй Ван, отметил, что они показали “что GenSim работает как в симуляции, так и в реальном мире.” Источник: Лаборатория компьютерных наук и искусственного интеллекта МТИ Посмотреть полную статью

Аннотация защищена авторским правом © 2023 SmithBucklin , Вашингтон, США