Робота научили убираться, раскладывая вещи так, как нужно пользователю Исследователи из Принстонского и Стэнфордского университетов разработали систему персонализированной помощи для управления домашними роботами. Она использует языковые модели, чтобы на основе нескольких примеров познакомить устройство с пожеланиями и предпочтениями конкретного пользователя. Инженеры использовали такую модель для создания «резюме» предпочтений пользователя, которые основаны на нескольких входных данных. Например, пользователь может задать такое условие: «Одежда красного цвета кладется в ящик, а белая — в шкаф». На основе текстовых данных модель сформулирует обобщенные предпочтения. Чтобы оценить эффективность такой системы, инженеры провели серию тестов, оценивая как общие предпочтения, которые ИИ определял на основе текстовых данных, так и то, как это изменяло поведение настоящего робота-уборщика. Для тестирования они разработали робота TidyBot, который моет пол, а также собирает случайные предметы.