基于大规模互联网数据训练的基础模型（如大语言模型 LLM）具有零样本泛化能力，这使其成为检测和缓解机器人系统分布外故障模式的一项前景广阔的技术。
NVIDIA 的研究表明，即便使用相对较小的语言模型，NVIDIA 快速异常分类器的性能也优于基于最先进 GPT 模型的自回归推理。这使得我们的实时检测能够在资源和时间受限的情况下，提高动态机器人系统（如四旋翼飞行器或自动驾驶车辆）的可信度。
NVIDIA Research 与斯坦福大学的这一合作成果在 RSS（Robotics：Science and Systems）2024 上荣获优秀论文奖。
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2407.08735v1
项目页面：
https://sites.google.com/view/aesop-llm?pli=1
