一项新的研究论文探讨了大语言模型（LLMs）集成到机器人系统中后在复杂任务上的表现。研究发现，为LLMs提供原始RGB视觉输入比提供完美的、真实标记的符号化观察结果更能解决问题。与直觉相反，在观察结果中引入适度的噪声或随机错误实际上提高了LLMs的性能，减少了重复性动作循环并提高了成功率。 AI
影响 表明当前具身大语言模型的评估指标可能具有误导性，因为性能可以通过感知错误而不是强大的问题解决能力来提升。
排序理由 在arXiv上发表的研究论文，详细介绍了LLM在具身任务中的行为实验结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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