Statler：用于具身推理的状态维持语言模型
机器人学
2024-05-21 v4 计算与语言
摘要
在利用大语言模型赋予智能机器人复杂推理能力方面已有显著的研究兴趣。现有工作侧重于利用它们推理其动作和观测历史的能力。在本文中，我们探索了大语言模型可能有益于机器人规划的新维度。具体而言，我们提出Statler，一个框架，其中提示大语言模型维持对世界状态（通常不可观测）的估计，并随着新动作的采取跟踪其转移。我们的框架随后将每个动作建立在当前世界状态估计的条件下。尽管概念上简单，我们的Statler框架在多个机器人规划任务上显著优于强竞争方法（例如Code-as-Policies）。此外，它具有扩展到更具挑战性的长视野规划任务的潜在优势。
引用
@article{arxiv.2306.17840,
title = {Statler: State-Maintaining Language Models for Embodied Reasoning},
author = {Takuma Yoneda and Jiading Fang and Peng Li and Huanyu Zhang and Tianchong Jiang and Shengjie Lin and Ben Picker and David Yunis and Hongyuan Mei and Matthew R. Walter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.17840},
year = {2024}
}
备注
Accepted at ICRA 2024; Project website: https://statler-lm.github.io/