Socratic Models[82], MUTEX[83], ORION[84], MOKA[85], ViLA[30] Text2Motion[72], PaLM-E[73], SayCan[74], EmbodiedGPT[75], ELLM[76], Voyager[77], LLM-Planner[78], KnowNo[79] ViLA[30], OK-Robot[69], CaP[70] 的规划由这些技能的序列组成. 当 PaLM-E 用于任 务规划时, 会被集成到一个控制循环中, 依据用户 指令与训练的数据将目标分解为一些低级策略, 执 行完毕后依据新的观测结果重新进行规划. SayCan[74] 指出, 尽管大模型具有一定的推理 能力与理解能力, 但因为模型没有直接接触现实世 界, 使用大语言模型生成的抉择可能超出机器人的 能力范围. 如用户提出的需求为扫地, 模型经过推 理提出可以使用吸尘器完成任务 map 和 Avoidance map 进行贪心搜索, 寻找一系列无碰撞的末端执行器位置, 并结合其他 类型的地图 (如旋转、速度和夹爪状态等) 进一步细 化每个位置上的参数设定. 与 SayCan[74] 类似, 3D-VLA (3D vision lan- guage action)[63] 关注大模型对物理世界的知识不足 的问题. 3D-VLA 是一个生成视觉模型, 可以理解 并处理 3D 空间信息

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...................................................................................................74 9.2 可扩展性设计.......................................................................................

...................................................................................................74 8.1 后端框架选择......................................................................................76

71 6.1 考评指标体系......................................................................................74 6.2 考评方法.........................................................................................

.....72 8.1 合同条款智能分析..............................................................................74 8.2 合同执行监控......................................................................................76

..72 5.2 硬件与软件环境..................................................................................74 5.2.1 服务器配置与选择......................................................................77 5.2.2 数据库与存储方案

......72 5.2.2 医疗责任问题.............................................................................74 5.3 经济可行性........................................................................................

......72 4.1.1 编程语言选择.............................................................................74 4.1.2 框架与库.....................................................................................76