這篇論文介紹了一個針對無人零售商店的綜合軟體服務框架，重點在於提升顧客服務，透過了解顧客需求和引導他們找到產品。我們運用視覺識別技術識別商品，並利用大型語言模型（LLMs）分析顧客偏好，提供量身訂做的推薦。 我們探討了基於深度神經網路的影像識別模型，並提出利用有限訓練數據微調LLMs的方法，提升參數更新效率。此外，智能推薦系統能自動分析顧客偏好，完善顧客到貨架的體驗。實驗結果顯示，我們的方法在有限數據集上表現優於現有技術，為顧客創造無縫的購物體驗。 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

新提議的氣味來源定位（OSL）技術結合嗅覺和視覺感測器，提升移動機器人在複雜環境中定位氣味的能力。這個新算法利用大型語言模型（LLM）來處理感測器數據，並指導機器人導航。主要包括高階推理模組，將數據編碼成多模態提示，和低階行動模組，將導航決策轉化為具體行動指令。測試結果顯示，基於LLM的方法在成功率和搜尋時間上，明顯優於傳統方法，無論在何種氣流環境中。 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

大型語言模型（LLMs）如GPT-4與擴增實境（XR）技術結合，能創造沉浸式環境，並透過自然語言與使用者互動。不過，XR環境的複雜性使得提取上下文數據變得困難，導致成本上升和錯誤產生。為了解決這些問題，我們推出了LLMER框架，利用LLMs生成的JSON數據來構建互動式XR世界。LLMER能有效減少應用崩潰和延遲，初步研究顯示其令牌消耗減少超過80%，任務完成時間減少約60%。使用者反饋也指出了優化的空間。 PubMed DOI

這篇論文提出用視覺大型語言模型（VLMs）自動從影像生成道路場景圖，能細緻捕捉交通場景的語意和物件關係。作者還設計了可擴充的場景屬性和圖形相似度量法，並建立了1000筆標註資料集。實驗證明，這方法能用文字、圖片或影片靈活檢索語意相似的交通場景，對自駕車應用很有幫助。 PubMed DOI

大型語言模型正帶動材料科學革新，讓自動化材料發現成真，像是資料擷取、性質預測都更有效率。不過，目前還有專業知識整合不夠、資源消耗大等問題。未來要加強LLM的適應性、效率和可信度，才能讓這些技術在實際應用上更可靠、更公平。 PubMed DOI

研究團隊開發的 ELLMER 機器人架構，結合 GPT-4 和檢索增強生成技術，讓機器人能適應變化多端的環境，執行像泡咖啡、擺盤等多步驟任務。透過力覺和視覺回饋，機器人的智慧和適應力大幅提升。 PubMed DOI

這篇論文提出一套多模態系統，能整合影像、感測器數據和生產紀錄，並結合大型語言模型。系統有統一資料格式、動態分詞和強大跨模態對齊能力，採用兩階段訓練。新開發的Transformer模型同時支援影像和文字生成，提升即時決策。實驗證明，這方法在影像-文字檢索和視覺問答等任務表現優異，對智慧製造和異常偵測等應用很有幫助。 PubMed DOI