MIT 与纽约大学提出 FLEX：让机器人从自然语言指令中推断隐含意图

MIT 与纽约大学研究人员提出 FLEX，一个面向机器人运动规划的特征编辑流程，让机器人从自然语言指令中推断未明说的偏好。FLEX 分三步：Add 把用户提到的物体加入避让特征，Generalize 借助 GPT-4o 归纳出脆弱、易燃、电子设备等更高层类别，Mask 用视觉系统删除已不在环境中的物体，整个流程约 5 秒。