研究人员开发了RECENT（RECENT）框架，旨在利用小型语言模型（sLMs）来改进具身智能体的技能接地。该方法将技能视为可执行代码，在通过局部代码重构适应特定具身和环境条件的同时，保留语义意图。RECENT在各种机器人具身和动态环境中展示了稳健的长时程性能，其性能可与大型语言模型相媲美，同时利用了更受限的sLMs。 AI
影响 通过使用更小的模型提高技能适应性，从而能够更有效地在现实场景中部署具身智能体。
排序理由 学术论文，详细介绍了使用小型语言模型在具身智能体中进行技能接地的框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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