大型語言模型對機器人任務規劃有幫助，但執行任務時有困難。提出多層模型，逐層分解任務以改善處理。視覺語言模型可幫助環境感知，整合任務目標與環境數據，進行精確運動規劃。語義對齊方法可增強任務可執行性。無人載具實驗驗證了此方法對應機器人任務規劃與執行的有效應對。 PubMed DOI

這個研究旨在幫助代理人更好地理解自然語言指令，探索使用大型語言模型在決策任務中的應用。新方法CPMI整合LLMs和輔助模組，提升了在執行指令方面的表現，尤其在數據有限的情況下。 PubMed DOI

這篇論文探討了在人機合作環境中運用大型語言模型（LLMs）如GPT進行口語溝通的方法。介紹了一個以GPT為核心的機器人代理在Unity VR環境中的模擬框架。透過12位參與者的使用者研究，探討了GPT-4在多機器人環境中的效用。研究結果顯示，使用者可能對與機器人互動有先入為主的看法，但透過自然語言溝通的探索，可以帶來更有效的互動。同時提供了寶貴的教訓和未來研究的建議。 PubMed DOI

隨著人工智慧的快速進步，服務機器人在日常生活中越來越普遍，這要求它們能準確識別人類意圖。現有方法在複雜環境中常常無法達標。為了解決這個問題，我們提出了一個基於大型語言模型和知識圖譜的意圖識別框架（LKIRF）。這個框架結合了大型語言模型和知識圖譜，提升了服務機器人的意圖識別能力。實驗結果顯示，LKIRF在各種場景中的預測準確性超越傳統方法，並增強了意圖推理的透明度和可解釋性。 PubMed DOI

這個對話系統的目的是改善機器人與孩子的互動，透過更好地理解孩子獨特的語言特徵，如不完整句子和發音錯誤。現有的大型語言模型在解讀孩子意圖時不如人類準確，因此系統採用微調方法，利用人類對孩子回應的判斷差異來訓練。這樣一來，系統能更自然地理解孩子的語言，並進行適應性的對話。其有效性透過機器人社交屬性量表和合理性指標進行評估，顯示能理解並回應孩子的話語。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）與人類大腦在處理敘事資訊上的差異。雖然LLMs能預測與敘事相關的神經信號，但它們是平行分析大量文本，與大腦逐步處理的方式不同。研究使用219名參與者的fMRI數據，發現LLMs在短期上下文中表現較好。研究人員開發了一個增量上下文模型，結合短期與持續更新的長期上下文，顯著改善了對長期處理腦區活動的預測。這結果顯示大腦整合資訊的能力，對認知神經科學和人工智慧的發展提供了新見解。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）與人形機器人的結合，能顯著提升機器人透過自然互動學習的能力。首先，LLMs幫助機器人理解人類語言，促進更流暢的互動。其次，機器人能透過對話學習情境行為，並根據反饋調整行動。此外，LLMs提供社交知識，幫助機器人理解情感與社交規範。它們還能作為知識庫，讓機器人動態學習新概念。最後，透過模擬與角色扮演，機器人能在安全環境中練習複雜的社交互動。 PubMed DOI

這項研究提出了一種新方法，利用大型語言模型（LLMs）為機器人生成複雜的長期任務計畫。過去的研究多集中於簡單的任務規劃，動作指令通常不超過十個。新方法透過讓LLM主動收集資訊並進行問答，精煉任務計畫，並能識別和解決長期任務中的模糊性，增強計畫細節。研究以烹飪任務為例，實驗結果顯示，這種方法成功提升了任務計畫的資訊量，填補了長期機器人任務研究的空白。 PubMed DOI

這項工作介紹了一個名為 Voice in Head (ViH) 的新框架，利用大型語言模型 (LLMs) 和語意理解來提升機器人的導航與互動能力。系統結合了 GPT 和 Gemini LLMs，並透過強化學習 (RL) 進行持續學習。它還具備由 Azure AI Search 支持的語意搜尋功能，讓使用者能用自然語言互動。為了確保安全性，系統內建人類反饋的強化學習 (RLHF) 元件。ViH 框架成功率高達 94.54%，顯示出在認知機器人技術上的重大進展。 PubMed DOI

這篇文件探討擴增實境（XR）的快速發展，並強調大型語言模型（LLMs）整合進XR系統的潛力。它提出三個主要支柱：感知與情境意識、知識建模與推理，以及視覺化與互動。這種整合在神經康復、安全訓練和建築設計等領域具有顯著好處，同時也需考量隱私、透明度和包容性等倫理問題。文件鼓勵進一步研究，目的是創造更智能且以使用者為中心的XR系統。 PubMed DOI