机构名称：
¥ 2.0
近年来，大语言模型（LLM）的整合彻底改变了机器人技术领域，使机器人能够以人类的熟练程度进行交流，理解和理性。本文探讨了LLMS对机器人技术的多方面影响，以应对在各个领域中利用这些模型的关键挑战和机会。通过对核心机器人技术元素（通信，感知，计划和控制）中的LLM应用进行分类和分析，我们旨在为寻求将LLMS集成到其机器人系统中的研究人员提供可行的见解。我们的调查重点是开发了GPT-3.5后的LLM，主要是基于文本的模式，同时还考虑了多模式的感知和控制方法。我们提供了迅速工程的全面指南和示例，从而促进初学者对基于LLM的机器人解决方案的访问。通过教程级别的示例和结构化的及时构建，我们说明了如何将LLM引导的增强无缝集成到机器人技术应用中。这项调查是研究人员在LLM驱动机器人技术的不断发展的景观方面的路线图，为利用语言模型在Robotics开发中的力量提供了全面的概述和实用指南。
由Berry阶段在双层石墨烯谐振器中驱动的可移动山谷开关
主要关键词
相关文件推荐
