基于大型语言模型的具身智能体的动作空间对齐方法、系统与流程

1.基于大型语言模型的具身智能体的动作空间对齐方法，其特征在于：包括内部对齐与外部对齐；

2.根据权利要求1所述的基于大型语言模型的具身智能体的动作空间对齐方法，其特征在于：所述内部对齐中，通过参数高效微调方法用于促进智能体的高效模型自适应具体包括：

3.根据权利要求1所述的基于大型语言模型的具身智能体的动作空间对齐方法，其特征在于：所述外部对齐中，通过基于检索生成的方法来确保智能体输出的动作是与安全有效的动作集是相对齐的具体包括：

4.根据权利要求1或3任一项所述的基于大型语言模型的具身智能体的动作空间对齐方法，其特征在于：在获取到获选动作集c后，引入策略模型πp来选择最佳动作；利用大型语言模型的in-context learning，即icl能力进行动作空间对齐；icl的引入旨在通过修改模型的输入查询来增强模型在新任务上的性能，而不是直接更新模型权重；将当前检索到的有效动作集c作为外部输入，允许llm获取执行上下文之外的物理世界的信息，从而锚定llm对检索到的动作的响应，降低幻觉现象的可能性；最终的动作表示为:

5.基于大型语言模型的具身智能体的动作空间对齐系统，其特征在于，包括用于执行如权利要求1-4任一权利要求所述的方法的模块。

6.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1-4中任意一项所述的基于大型语言模型的具身智能体的动作空间对齐方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1-4中任意一项所述的基于大型语言模型的具身智能体的动作空间对齐方法。