Los LLM ayudan a los robots a entender instrucciones vagas y a centrarse en detalles clave

Una nueva técnica del MIT utiliza dos modelos de lenguaje grandes (LLM) para mejorar la interacción entre humanos y robots en tareas domésticas e industriales. Un primer LLM clarifica instrucciones ambiguas del usuario basándose en demostraciones, mientras que un segundo LLM filtra la información irrelevante para elaborar un plan de movimiento preciso. Este enfoque, denominado "Masked IRL" (Aprendizaje por Refuerzo Inverso Enmascarado), permite a los robots realizar tareas de forma segura y eficiente con casi cinco veces menos datos de demostración, minimizando el esfuerzo humano y facilitando la adaptación de los robots a entornos complejos.