分析
这篇文章描述了Andon Labs关于在现实世界机器人任务中评估LLM的研究。他们正在测试LLM在办公室环境中控制机器人的能力,并对不同的模型进行基准测试。重点在于实际应用和识别局限性,正如“Butter-Bench”论文和机器人无法传递黄油所强调的那样。这表明了对实际AI能力和局限性的关注。
引用
“文章提到了在办公室中测试LLM的任务,并对不同的LLM进行基准测试。还提到了“Butter-Bench”论文,表明了一种系统的评估方法。”
这篇文章描述了Andon Labs关于在现实世界机器人任务中评估LLM的研究。他们正在测试LLM在办公室环境中控制机器人的能力,并对不同的模型进行基准测试。重点在于实际应用和识别局限性,正如“Butter-Bench”论文和机器人无法传递黄油所强调的那样。这表明了对实际AI能力和局限性的关注。
“文章提到了在办公室中测试LLM的任务,并对不同的LLM进行基准测试。还提到了“Butter-Bench”论文,表明了一种系统的评估方法。”