研究人员开发了一个名为GRASP（Grounded Reasoning and Symbolic Planning）的新框架，使机器人能够理解和执行用于操作任务的自然语言指令。这种神经符号方法使用视觉语言模型（VLM）将抽象的语言提示转换为由边界框表示的、基于现实的符号目标状态。该系统在实际试验中取得了成功，在90次试验中成功率达到73.3%，且无需进行特定任务的训练。 AI
影响 使机器人能够根据抽象语言执行操作任务，有可能加速其融入现实世界环境。
排序理由 这是一篇描述机器人新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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