研究人员开发了CLASP系统，该系统通过将任务参数化学习与预训练的视觉语言模型相结合，使机器人能够理解和执行自然语言指令。这种方法允许机器人从少量演示中学习技能，然后使用VLM来解释指令、选择合适的技能并组合新行为。CLASP还能识别自身的技能差距并请求有针对性的演示，而无需进行模型微调，在复杂场景中取得了很高的成功率。 AI
影响 使机器人能够从自然语言中学习和执行任务，有可能加速在复杂环境中的应用。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了机器人技能获取和执行的新方法。
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Enabling robots to understand and execute tasks from natural language commands while maintaining data efficiency remains challenging. Foundation models such as vision-language-action (VLA) and vision-language models (VLMs) provide intuitive interaction channels but require extens…