赛尔笔记 | 具身大模型研究综述

主要观点总结

MLNLP 社区是一个国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，旨在促进学术界、产业界和爱好者之间的交流和进步。文章介绍了该社区的发展、受众、愿景，以及智能机器人的相关研究进展，特别是针对机器人的智能——通用性和泛化性，讨论了人工智能技术如何提高机器人的泛化性，并介绍了大模型在机器人领域应用中的现有工作以及存在的问题。

关键观点总结

关键观点1: MLNLP 社区介绍

MLNLP 社区是一个由国内外机器学习与自然语言处理学者构建的民间学术社区，已经发展成为国内外知名的相关社区，旨在促进学术界、产业界和爱好者之间的交流和进步。

关键观点2: 智能机器人研究

讨论了机器人的智能——通用性和泛化性，介绍了人工智能技术如何提高机器人的泛化性，包括基于规则的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法、基于预训练模型的方法以及基于大模型的方法。

关键观点3: 大模型在机器人领域的应用

介绍了大模型在机器人感知、推理、执行领域的研究工作，关注其如何提高机器人应用的泛化性，并列举了一些具体的研究案例和存在的问题。

关键观点4: 大模型存在的问题

列举了五个大模型在机器人领域应用中可能出现的问题，包括不确定性、推理速度慢、数据需求大、幻觉问题和单一领域低于特定模型，并提出了可能的解决方案和策略。

关键观点5: 未来展望

对智能机器人的未来发展进行了展望，强调了基于大模型的方法在机器人领域的重要性，以及该领域研究工作的持续性和挑战性。

文章预览

MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 赛尔实验室 原创作者：陈一帆，张宇驰，孙楚芮，冯怀绪，宋浩，王寄哲 指导老师：张伟男 1. 引言 1.1 机器人的智能——通用性和泛化性 在上个世纪六十年代，人类已经制造出机器人并且可以控制其执行给定的动作，例如机械臂前移五厘米，或者某个关节旋转九十度。但是对于复杂抽象的人类指令，例如，“我渴了，给我一瓶喝的”，早期需要专家人工设计动作轨迹，然后再由机器人执行[1]。 参考上述例子，如果想要实现一个智能机器人，需要以下三部分的工作： 制造：机器人本体的制造，包 ………………………………