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

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

NaviGPT是一個創新的導航系統，專為視覺障礙者設計，結合了LiDAR障礙物檢測、震動反饋和大型語言模型（LLMs）。與傳統解決方案需切換多個應用不同，NaviGPT提供即時的環境資訊，簡化使用者體驗，讓導航更有效率和直觀。此外，透過位置和感測器數據，NaviGPT能解決回應延遲問題，確保在各種環境中提供即時支援。 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

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

這篇論文介紹了一種新策略，稱為導航思維鏈（NavCoT），旨在提升大型語言模型（LLMs）在視覺與語言導航（VLN）中的表現。由於訓練數據與VLN任務之間的差距，LLMs常面臨挑戰。NavCoT透過領域內訓練，幫助LLM進行自我引導的導航決策，包含三個步驟：想像觀察結果、選擇最匹配的結果、決定行動。實驗顯示，NavCoT在多個VLN基準測試中表現優於傳統方法，並在R2R數據集上實現7%的提升。研究代碼已在GitHub公開。 PubMed DOI

這項研究提出了一種新型的文本基礎超聲模擬控制系統，旨在簡化使用者體驗並縮短配置時間。透過大型語言模型（LLM）和地面人工智慧（AI）技術，系統將SimNDT的功能模組化，讓使用者能用自然語言下指令。報導指出，這項創新能將模擬設置時間縮短約75%。此外，結合自我檢查和多個LLM代理的協作，顯著降低了場景生成的錯誤率，從23.89%降至1.48%。整體而言，這種方法展示了AI在提升模擬系統效率和可靠性方面的潛力，特別適用於快速變化的數位雙胞胎系統。 PubMed DOI