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摘要：基于大语言模型生成奖励的机器人操作技能学习方法，包括设计大语言模型生成奖励函数的提示范式，获取提示内容；利用大语言模型，针对提示内容生成奖励函数；将奖励函数集成到强化学习算法中训练，检测并纠正语法错误和或运行时的错误；获取人类用户反馈，由大语言模型利用人类用户反馈改进奖励函数的代码，改进后的奖励函数用于实现机器人的技能学习。本申请利用大语言模型自动生成精确的奖励函数，从而指导机器人通过自我学习来优化其行为；不仅减少了对人类专业知识的依赖，还降低了手动编程的复杂性和错误率，使机器人能够在更广泛的应用场景中实现更快的学习速度和更高的操作精度，提高机器人学习任务的效率和质量。
主权项：1.一种基于大语言模型生成奖励的机器人操作技能学习方法，其特征在于，包括：设计大语言模型生成奖励函数的提示范式，获取提示内容；利用大语言模型，针对提示内容生成奖励函数；将奖励函数集成到强化学习算法中训练，检测并纠正语法错误和或运行时的错误；获取人类用户反馈，由大语言模型利用人类用户反馈改进奖励函数的代码，改进后的奖励函数用于实现机器人的技能学习。
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百度查询： 西北工业大学 基于大语言模型生成奖励的机器人操作技能学习方法
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