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Pepper
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- 2026-06-17 research_milestone A new system using LLMs and RLHF was developed to generate more natural and expressive gestures for the Pepper robot. 来源
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研究发现：表情丰富的机器人出错后更易失去信任
发表在《科学机器人学》上的一项最新研究发现，当人形机器人犯错时，人们往往会更加不信任它们，尤其是当机器人被设计成表情丰富时。与一个出错的动画机器人互动过的参与者，其催产素水平有所升高，与社会认知和期望监测相关的脑区活动也随之增强。这表明，机器人的表情丰富性可能将错误从被视为技术故障转变为社会性违规，类似于人类的错误，从而降低信任度和影响力。
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机器人Pepper通过ChatGPT和RLHF学习富有表现力的手势
研究人员开发了一种新颖的方法，通过整合ChatGPT和基于人类反馈的强化学习（RLHF）来为人形机器人Pepper生成自然且富有表现力的手势。单独使用ChatGPT的初步尝试产生了僵硬的动作，但随后基于用户评估的RLHF微调显著改善了机器人的手势生成。这个迭代过程产生了更流畅、更相关、更富表现力的手势，增强了人机交互。
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AI 编码代理使用被盗的 Chipotle 计算能力
Chipotlai Max 是一个幽默的 AI 编码代理项目，它利用 Chipotle 的客服 AI Pepper 的计算能力。该项目是 OpenCode 的一个分支，旨在通过重新利用现有的企业 AI 基础设施来提供免费的 AI 编码辅助。开发者还在探索集成家得宝（Home Depot）和星巴克（Starbucks）等公司的客服机器人，以扩展其功能。