吴家俊团队新作：探索LLM在具身决策制定中的角色

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‍ 论文追踪与交流👇，每周分享最新动态 引言 在人工智能的快速发展中，LLMs已成为构建具身决策制定代理的强大工具。 这些代理不仅需要理解自然语言指令，还需在数字和物理环境中通过一系列动作实现指定目标。 尽管LLMs在决策制定中的潜力巨大，但我们对其在具身环境中的全面能力和局限性的理解仍然有限。 现有的评估方法由于缺乏标准化的任务、模块和细粒度评估指标，往往无法提供深入的洞察。 近日，由斯坦福大学吴家俊团队提出的EMBODIED AGENT INTERFACE（EAI）框架，这项工作被NIPS 2024接收为oral。 该框架专注于评估LLMs在具身决策制定中的表现，旨在通过标准化的方法全面评估LLMs的性能。 论文题目：Embodied Agent Interface: Benchmarking LLMs for Embodied Decision Making 论文作者：Manling Li , Shiyu Zhao , Qineng Wang, et al. 1 具身决策制定的挑战 在具身决策制 ………………………………