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TidyBot是一款由普林斯顿大学、斯坦福大学、新华学校、谷歌和哥伦比亚大学的研究团队共同开发的个性化机器人助手。这款机器人的主要任务是帮助用户整理家庭环境，如捡起物品并将其放回适当的位置。这项任务的主要挑战在于确定每个物品的适当位置，因为人们的偏好可能因个人口味或文化背景而大不相同。例如，有些人可能更喜欢将衬衫存放在抽屉中，而有些人则可能更喜欢将它们放在架子上。
TidyBot的目标是构建能够通过与特定人的先前互动从少数示例中学习这些偏好的系统。研究人员展示了机器人如何结合基于语言的规划和感知以及大型语言模型（LLMs）的少数样本总结能力，推断出广泛适用于未来互动的用户偏好。这种方法使得快速适应成为可能，并在基准数据集中对未见物体达到了91.2%的准确率。研究人员还在一款名为TidyBot的真实世界移动操纵器上演示了他们的方法，该操纵器成功地将85.0%的物体放回了真实世界测试场景中的适当位置。TidyBot的代码已经在GitHub上公开，研究人员提供了详细的设置指南和快速入门指南，以帮助其他研究人员和开发者更好地理解和使用这个项目。
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