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SayCan綜合得分（綠條）=LLMs（藍條）+Affordance函數（紅條）-行業數據

SayCan綜合得分（綠條）=LLMs（藍條）+Affordance函數（紅條）
SayCan綜合得分（綠條）=LLMs（藍條）+Affordance函數（紅條）
Affordance 函數可以淘汰不可執行的決策，提高自主可靠性。由于 Say 部分只是從語義層面對抽象指令進行分解，并未考慮現實基礎，其分解出的子命令可能在現實中不可執行。以“你將怎樣把海綿放回柜子上”這一高級指令為例，圖中藍條表示 LLMs 給出的可行概率，紅條表示成功執行選定動作的概率，綠條是 SayCan 給出的綜合得分。在第一步中，盡管 LLMs 認為“拿取海綿”是正確的動作，但 Affordance 函數根據視覺信息認為這是不可能一步執行的，因此選擇了“尋找海綿”。由此可見，SayCan 大模型可以幫助機器人做出可靠決策。
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所屬報告： 機械設備行業專題研究：人形機器人需要怎樣的大模型？-231204（23頁）.pdf
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