MIT开发FLEX平台提升机器人推理能力

2026年11月10日，MIT和纽约大学研究人员共同开发了FLEX框架，旨在提升机器人对人类指令的理解能力。该框架通过三步流程（添加、泛化、掩码）结合大语言模型，使机器人能够从简单指令中推断出常识性偏好，如避免液体接触电子设备或远离易燃物。这项研究成果将在CoRL 2026会议上展示，相关论文已发布于arXiv。该框架解决了机器人仅能按字面执行指令而无法理解深层含义的问题。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。