- Language to Rewards for Robotic Skill Synthesis [37.2]
我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用して,様々なロボットタスクを最適化し,達成可能な報酬パラメータを定義する新しいパラダイムを提案する。 LLMが生成する中間インタフェースとして報酬を用いることで、ハイレベルな言語命令と修正のギャップを、低レベルなロボット動作に効果的に埋めることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jun 2023 17:27:10 GMT) - LLMを人間とロボットの仲介役として使うため、人間の指示を報酬を示す関数（コード）に変換するアプローチを提案
- リポジトリはLanguage to Rewards for Robotic Skill Synthesis (language-to-reward.github.io)