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标题: 自主机器人认知结构中大型语言模型的集成
摘要: 符号推理系统已被用于认知体系结构中,以提供推理和规划能力。 然而,事实证明,定义域和问题很困难,而且容易出错。 此外,大型语言模型(LLM)已经成为处理不同任务的自然语言的工具。 在本文中,我们建议使用LLM来解决这些问题。 通过这种方式,本文提出将LLM集成到ROS2集成认知架构MERLIN2中,用于自主机器人。 具体来说,我们介绍了如何在MERLIN2的审议过程中利用LLM的推理能力的设计、开发和部署。 因此,审议系统从基于PDDL的规划师系统更新为自然语言规划系统。 该提案进行了定量和定性评估,以衡量将LLM纳入认知架构的影响。 结果表明,经典方法获得了更好的性能,但所提出的解决方案通过自然语言提供了增强的交互。