요약
매사추세츠공과대학교(MIT)와 뉴욕대학교(NYU) 공동 연구팀이 사람의 언어 지시 속에 담긴 묵시적 의도를 추론해 로봇 행동을 수정하는 AI 기술을 개발했다. 연구팀은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 로봇 동작 계획 학습 플랫폼 FLEX를 공개했다. FLEX는 사용자가 구체적으로 설명하지 않은 행동 원칙까지 로봇이 스스로 파악하도록 설계됐다. 예컨대 커피잔을 운반하는 로봇에게 '노트북에 커피를 쏟지 마'라고 말하면, FLEX는 해당 발화에서 경로 수정 등 세부 행동 원칙을 스스로 추론한다.
큐레이터 노트
원문에 없는 맥락입니다
본문이 중간에서 끊겨 실험 조건(시뮬레이션/실기 여부)과 성능 수치를 확인할 수 없다. 연구 결과의 범위와 한계를 판단하려면 원문 전체 및 해당 논문을 직접 확인하는 것이 필요하다.
이 글은 원문을 요약한 큐레이션입니다. 수치·스펙은 원문 표기를 유지했습니다. 이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다. 로봇 발표는 제조사·연구실 보도자료가 많으므로 검증된 결과와 구분해 읽으세요.