次回の更新記事:マルチモーダルLLMによる表やグラフの理解力を向上さ…(公開予定日:2025年01月14日)

GPT-4との対話でタスクプランニングを行うロボットシステムフレームワークが発明されました。

   

複雑なプロンプトエンジニアリングなしで細かな機能実行可能とのこと。

いわゆる “お料理ロボット” の原型が如く、一連の材料を正しい手順で混ぜてドリンクを作ることに成功しています。

UCバークレーの研究者らによる発表です。
@ Boyi Li et al., “Interactive Task Planning with Language Models”


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従来のロボットタスクプランニングは、目標に応じて事前に定義されたモジュール設計が必要であり、汎用的ではありませんでした。
最近、LLMの活用が注目を集めてきましたが、ドメインごとの学習やプロンプトエンジニアリングが複雑だと言われてきました。

そこで研究者らは、さまざまなタスクにおいて、シンプルな対話で細かな作業が行えるフレームワーク『Interactive Task Planning(ITP)』を開発しました。

本稿は論文の簡単な紹介記事です。

『ITP』フレームワークの方法論

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