arXiv · cs.RO· Chalamalasetti Kranti, Sherzod Hakimov, David Schlangen·· 1 天前AI 评分55
Teach-Abstract-Apply：面向协作机器人的对话驱动任务学习框架
Teach, Abstract, Apply: A Framework for Dialogue-Driven Task Learning with Collaborative Robots
AI 导读
研究提出 Teach-Abstract-Apply（TAA）框架，让操作者用自然语言教协作机器人新工作流，再把教过的流程抽象成可复用技能并迁移到不同场景。作者以协作搭建结构任务为案例，用开源权重模型 Qwen3-Coder 和闭源模型 GPT5.2-Codex 在自对弈与跨模型配置下评估，结果显示技能抽象提升了任务成功率并降低交互成本。初步的人类在环研究提示该流程也能处理人类指令，论文为预印本。
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