Tidybot-基于LLM的个性化辅助机器人

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🏠 Homepage：https://tidybot.cs.princeton.edu/ 📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2305.05658 💡 Code: https://github.com/jimmyyhwu/tidybot 1. Abstract 机器人需要学习用户的偏好，才能有效地开展个性化的physical assistance； 本文作者研究了个性化家庭清洁，机器人可以通过拾取物体并将其收纳起来来整理房间； 机器人可以将基于语言的规划、感知与LLM的few-shot summary功能相结合，以推断广泛适用于未来交互的广义用户偏好； 这种方法能够快速适配，在构建的benchmark中对“unseen”对象达到了91.2%的准确率； 作者将技术落地到Tidybot中，该机械手在现实世界的测试场景中成功地收起了85.0%的物体。 2. Introduction 个性化清洁机器人的挑战： 为每个对象确定正确的容器或适当的位置非常困难，因为这取决于文化规范和个人偏好； 本文方法： 利用LLM 的summary能力，通过从少量的示例泛化规则 ………………………………