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ICRA 2024：基于物理常识进行推理
重点标签 tag1、机器人、常识推理、大型语言模型、视觉语言模型
文章摘要
为了在现实世界中推理，机器人必须超越被动地查询LLMs，积极地从环境中收集所需的信息来做出正确的决策。研究人员提出了一种方法，利用LLM和视觉语言模型（VLM）来帮助机器人积极感知其环境，进行基于实践的常识推理。
研究人员提出了一个框架，通过迭代地确定场景中仍需澄清的细节，并积极收集新的观察结果来帮助回答这些问题，从而使机器人能够进行基于实践的常识推理。
为了大规模评估所提出的框架，研究人员发布了MessySurfaces数据集，其中包含了70个需要清理的真实世界表面的图像，以及每个物体的一个场景级别的图像，5张特写图像，以及一个关于清理物体最合适方式的基准问题和答案。
通过这种方法，机器人可以更好地理解其所处的环境，并做出更加合理的决策。这将有助于提高机器人在现实世界中的实用性和效率。
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原文作者: AIGC最前线
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