基于AI辅助学习平台的FLEX系统让机器人能够超越字面指令进行推理

事件经过

一项将于本月在年度机器人学习大会上发表的研究中，来自MIT和纽约大学的研究人员推出了FLEX，这是一种用于机器人运动规划的灵活特征编辑流程。研究团队在多个模拟场景中展示了FLEX，其中包括一个机器人为人端上一杯咖啡的场景。

如今，由MIT工程师开发的一个新的人工智能辅助学习平台，使机器人能够从人类的自然语言指令中读出更深层的含义。借助FLEX，人类可以用自然、口语化的语言向机器人下达指令，与之互动。

机器人不仅能够按字面意思执行指令，还能领会言语背后的意图，归纳出更广泛的概括，从而改进其运动规划任务。在这些虚拟场景中，用户通过输入自然语言指令与机械臂进行交互。

这一名为FLEX的新方法，有望打造更加直观、互动性更强的家用及辅助机器人。MIT新闻 作者：Jennifer Chu | MIT News 发布日期：2026年11月9日 媒体联系人：Abby Abazorius 电子邮箱：abbya@mit.edu 电话：617-253-2709 MIT新闻办公室 媒体下载 ↓ 下载图片 图片说明：借助MIT与纽约大学研究人员设计的新系统，人类可以用自然、口语化的语言向机器人下达指令。

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