Code as PoliciesUn framework che utilizza programmi generati da modelli di linguaggio per consentire ai robot di eseguire complesse attività con politiche basate su codice.

Code as Policies è un framework che utilizza programmi generati da modelli linguistici per consentire ai robot di svolgere complesse attività attraverso le 'politiche' codificate. Questo framework consente ai robot di comprendere e eseguire istruzioni in linguaggio naturale utilizzando modelli linguistici avanzati per scrivere il codice delle politiche dei robot. Il framework evidenzia le sue capacità attraverso dimostrazioni di compiti di manipolazione di tavolo, come disporre delle block e collochiarle nelle ciotole, e può essere applicato in diverse aree di applicazione. Collegando strutture logiche classiche e facendo riferimento a librerie esterne, il codice generato può evidenziare ragionamenti spaziali-geometrici, generalizzare a nuove istruzioni e prescrivere valori precisi per descrizioni ambigue. Il framework utilizza un approccio di stimolazione few-shot per scrivere politiche di robot che possono rappresentare politiche reactive e politiche basate su waypoint. È in grado di scrivere codice più complesso e migliora lo stato dell'arte nella risoluzione dei problemi sul benchmark di HumanEval. Codice e video che dimostrano le capacità del framework sono disponibili nel suo repository GitHub. Nel dominio della manipolazione di tavoli, il framework utilizza argomenti di linguaggio naturale per comporre il codice generato mediante chiamate di funzione. Vengono utilizzati comandi per specializzare il modello di linguaggio per eseguire funzioni diverse. Il framework ha dimostrato le sue capacità in diverse attività, comprese l'organizzazione di blocchi in un quadrato, il movimento di blocchi in posizioni specifiche e anche l'esecuzione di comandi che coinvolgono una narrazione creativa. Tuttavia, il fatto che il framework si basi su modelli linguistici avanzati può limitarne le capacità e introdurre delle predisposizioni. Inoltre, l'utilizzo di argomentazioni linguistiche naturali può introdurre ambiguità o incertezze nel codice generato.