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语言是一种压缩媒介，人们通过它来提炼和传达他们对世界的知识和经验。大型语言模型（LLMs）已成为一种有前景的方法，通过将世界投影到语言空间中来捕捉这种抽象。虽然这些模型被认为在文本形式中内化了可概括的知识，但如何利用这种可概括的知识使具身代理能够在现实世界中进行物理行动仍然是一个问题。该工作研究了将抽象语言指令（例如“摆放桌子”）与机器人行动相结合的问题。之前的研究利用词汇分析来解析指令，而最近的研究利用语言模型将指令分解为文本序列的步骤。然而，为了能够与环境进行物理交互，现有方法通常依赖于手动设计或预训练的运动基元（即技能），这些基元可以由LLM或规划器调用。由于缺乏大规模的机器人数据，这种
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