预测家用机器人物品存放位置

这篇论文解决了家用机器人面临的一个关键挑战：理解家用物品的存放位置。它引入了一个基准测试和一个新的代理（NOAM），该代理结合了视觉和语言模型来预测存储位置，展示了相对于基线的显著改进，并接近人类水平的性能。这项工作很重要，因为它推动了机器人常识推理的界限，并为将人工智能融入日常环境提供了实用的方法。

• •介绍了Stored Household Item Challenge，这是一个用于评估机器人理解物品存储能力的基准。
• •提出了NOAM，一个结合了场景理解和大型语言模型的混合代理，用于存储位置预测。
• •展示了相对于现有基线的显著性能提升，并接近人类水平的准确性。
• •强调了视觉-语言模型在使机器人具备常识推理方面的潜力。