本期为TechBeat人工智能社区第542期线上Talk！
北京时间11月01日(周三)20:00，卡耐基梅隆大学博士生—徐梦迪的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！
她与大家分享的主题是: “可泛化机器人学习-如何让机器人创造性地使用工具”，她系统地介绍了基于大语言模型的RoboTool，让机器人也能创造性地使用工具来完成涉及长期规划和隐含物理约束的复杂任务。
Talk·信息
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主题：可泛化机器人学习-如何让机器人创造性地使用工具
嘉宾：卡耐基梅隆大学博士生 徐梦迪
时间：北京时间 11月01日(周三)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
点击下方链接，即可观看视频！
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Talk·介绍
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工具的使用是先进智能的重要标志。有些动物可以使用工具来帮助完成任务。例如，猿能够将箱子叠放在一起以够到悬挂得很高的香蕉束，或者使用石头来打开坚果。除了按照既定功能使用工具，以创意的方式使用工具能够提供更灵活的解决方案，从而大大提升解决新的问题的泛化能力。在机器人领域，创造性的工具使用也是一个至关重要但仍未解决的问题。本次演讲将会介绍基于大语言模型的RoboTool，让机器人也能创造性地使用工具来完成涉及长期规划和隐含物理约束的复杂任务。
Talk大纲
1、基于大语言模型的机器人任务规划
2、RoboTool框架: 让机器人也能创造性的使用工具
3、如何快速的学习单个任务的底层控制
Talk·预习资料
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RoboTool 文章链接： https://arxiv.org/pdf/2310.13065.pdf
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2206.13499.pdf
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.08487.pdf
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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徐梦迪
卡耐基梅隆大学博士生
徐梦迪是卡耐基梅隆大学机械工程博士生，导师为Prof. Ding Zhao。本科期间获得清华大学车辆工程和管理学双学位。研究生期间获得卡耐基梅隆大学机器学习硕士，约翰霍普金斯大学机器人硕士。曾作为实习生加入Google DeepMind, MIT-IBM Watson AI Lab, 和 Toyota Research Institute。曾入选RSS Pioneers 2023, EECS Rising Stars 2023 和 Computational & Data Science Rising Stars 2023。研究致力于可泛化的机器人学习，旨在通过算法设计，模型设计和理论研究实现可高效且鲁棒地解决新任务的通用智能机器人。研究成果曾经在ICML, NeurIPS, ICLR, AISTATS, CoRL, IROS, ACL等机器学习和机器人会议发表，曾入选CoRL 2023 Oral展示。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=35277
关于TechBeat人工智能社区
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