面向自适应机器人行为的灵活语言引导表征编辑

MIT团队提出FLEX（Flexible Feature Editing Pipeline），利用语言模型根据自然语言纠正迭代优化机器人对任务特征的内部表征，包含三个互补操作：添加缺失特征、泛化已有具体特征、屏蔽无关特征。研究在2D导航、7自由度Franka桌面操作任务以及使用自然语言纠正与真机演示的真实世界研究中评估FLEX；与单操作及无脚手架基线对比显示，交互场景中三项操作均属必要，FLEX在保持紧凑可迁移表征的同时取得更高归一化奖励。