包括麻省理工学院（MIT）研究人员在内的一个团队开发了一个工具，利用大型语言模型（LLMs）为机器人编码新任务，然后进行模拟。
GenSim具有目标导向和探索性设置。在目标导向模式下，GenSim会分解完成目标所需的每一步，并在探索模式下制定新任务。
无论模式如何，该过程都需要LLM生成任务描述和所需的代码，并使用任务库来完善代码。
研究人员确定，预先训练了10个任务的GenSim，自行生成了100种新的行为，并且能够以比类似方法更高的成功率训练机器人臂执行任务。
麻省理工学院的Lirui Wang表示他们展示了”GenSim在仿真和真实世界中都可以工作”。来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的查看完整文章
摘要版权 © 2023SmithBucklin，华盛顿特区，美国