Automatische Generierung menschenähnlicher Wegbeschreibungen: Plattformunabhängige Synthese von Anweisungen für eingebettete Systeme

Wir präsentieren einen neuartigen Ansatz zur automatischen Synthese von "Wegbeschreibungen" für einen eingebetteten Roboter-Agenten. Im Gegensatz zu früheren Ansätzen, die stark von manuell annotierten Datensätzen abhängig sind, die speziell für bestimmte Simulationsplattformen entwickelt wurden, verwendet unser Algorithmus das In-Context-Learning, um ein LLM zu konditionieren, um Anweisungen unter Verwendung nur weniger Referenzen zu generieren.