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TOOL · CL_40761 · May 19 · 16:27

具身大语言模型在处理嘈杂、原始视觉输入时表现优于完美数据

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。