CONTROLE POR LINGUAGEM NATURAL DE UM ROBÔ

IPC Classification

Priority claims

Abstract

CONTROLE POR LINGUAGEM NATURAL DE UM ROBÔ As implementações processam, usando um grande modelo de linguagem, uma instrução por linguagem natural (NL) de forma livre para gerar saída de LLM. Essas implementações geram, com base na saída de LLM e uma descrição de habilidade por NL de uma habilidade robótica, uma medida de ancoragem na tarefa que reflete uma probabilidade da descrição de habilidade na distribuição de probabilidade da saída de LLM. Essas implementações geram adicionalmente, com base na habilidade robótica e nos dados de estado ambiental atual, uma medida de ancoragem no mundo que reflete uma probabilidade de a habilidade robótica ser bem-sucedida com base nos dados de estado ambiental atual. Essas implementações determinam adicionalmente, com base na medida de ancoragem na tarefa e na medida de ancoragem no mundo, se deve implementar a habilidade robótica.