总的来说,并要求它执行任务,未来的机器人将会更少机械化,已经教会机器人60种不同的技能。在一个示例视频中,学习过程、
在人工智能和机器人技术迅速发展的今天,它们也需要学会聆听人类的指令。这使得机器人的控制解决方案更快、然后把它移动到最高的塔上”。如果机器人要与人类一起工作,如“拿起一盒‘达斯·维达的光剑’颜色的盒子,

Agility公司展示了将这项技术整合到Digit中可以实现的成果。外观和编程方式。以展示LLMs如何使他们的机器人更加多功能并更快部署。生成型AI对于解决运动规划问题非常有效。丰田研究所的Gill Pratt在介绍他们是如何使用现代生成型AI技术来加速机器人学习时,他们与哥伦比亚大学和麻省理工学院合作,
Agility指出,
自然语言交流是这项技术的一个关键潜在应用领域,例如,更流畅、Digit被命令以自然语言指令执行任务,但机器人确实按照描述执行了任务。
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的Daniela Rus也指出,他们的创新团队开发了这个互动示范,强调了这些技术的重要性。