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

LLMs在健康領域的應用有待深入研究。將行為科學原則融入LLMs，可設計更有效的健康指導措施。研究指出，整合COM-B框架到對話代理中，可提升共情和可操作性，改善指導體驗。 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

Teriyaki是一個結合象徵性任務規劃和機器學習的框架，利用像GPT-3這樣的大型語言模型。這個方法旨在解決動態人機協作中的問題，透過逐步生成計劃行動提高效率，同時達成規劃和執行。初步結果顯示有希望的成果，包括更高的問題解決率、更短的計劃時間，以及縮短計劃可用性等待時間。 PubMed DOI

這篇論文提出一個系統，透過自然語言對話提升人機互動，讓機器人能夠從經驗中學習。系統利用大型語言模型（LLMs）協調機器人行為，生成Python程式碼來控制動作和感知，這些程式碼根據人類指令和環境反饋生成。當LLM誤解指令時，會調用另一個專注於改善程式碼的LLM來學習錯誤。改進的互動會儲存於機器人記憶中，未來能更好處理類似請求。該系統已整合進人形機器人ARMAR-6，並透過模擬和實測評估其有效性，顯示機器人能夠逐步學習並應用知識。 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

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

大型語言模型（LLMs）有潛力改變高中數學的教學方式。雖然大部分研究專注於輔導學生，但對於如何幫助教師的探討仍然不足。本研究提出利用LLMs增強教學計畫，透過模擬教師與學生的互動並生成教學反思，進而指導LLM改善教學計畫。人類評估顯示，這種方法顯著提升了LLM生成的教學計畫質量，與人類教師創建的計畫相當。這不僅幫助教師排練模擬，還提供了完善教學計畫的見解，展現了LLMs在教學準備中的實際應用。 PubMed DOI

這份調查探討大型語言模型（LLMs）與強化學習（RL）的整合，強調它們在多任務學習、樣本效率和高層次任務規劃等方面的潛力。作者將LLMs在RL中的角色分為四個功能：資訊處理者、獎勵設計者、決策者和生成器，並針對每個角色提出方法論和未來研究方向。這份調查旨在澄清研究領域，並提供框架，應用於機器人、自動駕駛和能源系統等領域，並討論LLMs增強RL的潛在應用與挑戰。 PubMed DOI