MIT/NYU 推出 FLEX：机器人能从一句纠正悟出通用偏好
JafarNajafov · x · 2026-11-11
MIT CSAIL 与纽约大学研究者发布 AI 辅助机器人学习系统 FLEX（Flexible Language-Guided Representation Editing），让机器人从自然语言纠正中推断背后的通用偏好，而非逐条记忆指令。
- 经典演示：告诉机器人「别把咖啡洒在我笔记本上」，系统用 GPT-4o 推断出真实意图是「保护电子产品」，于是机器人会同时避开笔记本和旁边没人提过的手机。
- 其他场景：端蜡烛的机器人可把「别碰纸堆」泛化为避开一切易燃物；端保龄球的机器人可把关于马克杯的警告泛化为避开易碎物。
- 系统不仅能新增规则，还能泛化已有规则、并移除不再相关的特征，避免规则列表越来越复杂。
- 评测：在 7 个模拟 2D 导航场景中 FLEX 平均性能均超过三种对照方法；另一项 12 人参与的用户研究中，在理解意图等全部五个维度上评分更高，部分差异具统计显著性。
- 作者强调这仍是研究阶段：主要交互实验在模拟环境完成，物理机器人仅用于示范数据采集。
所属事件:MIT等推出FLEX系统：机器人可从一句话纠错中学到通用偏好(2 条相关)→
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