Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prompting Task Trees using Gemini: Methodologies and Insights

論文の概要: Prompting Task Trees using Gemini: Methodologies and Insights

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03671v1
Date: Mon, 6 May 2024 17:48:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-07 12:46:34.792206
Title: Prompting Task Trees using Gemini: Methodologies and Insights
Title（参考訳）: Geminiを使ったタスクツリーのプロンプト:方法論と洞察
Authors: Pallavi Tandra,
Abstract要約: 今日の大きな課題は、知識表現を使ってロボットを正確に、共感的に訓練することだ。本稿では,非構造化知識表現を用いて意味のある構造化表現に変換する方法について考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Robots are the future of every technology where every advanced technology eventually will be used to make robots which are more efficient. The major challenge today is to train the robots exactly and empathetically using knowledge representation. This paper gives you insights of how we can use unstructured knowledge representation and convert them to meaningful structured representation with the help of prompt engineering which can be eventually used in the robots to make help them understand how human brain can make wonders with the minimal data or objects can providing to them.
Abstract（参考訳）: ロボットはあらゆるテクノロジーの未来であり、あらゆる高度な技術が最終的には、より効率的なロボットを作るために使われる。今日の大きな課題は、知識表現を使ってロボットを正確に、共感的に訓練することだ。本稿では,非構造的知識表現の活用方法と,それらを有意義な構造化表現に変換する方法についての知見を提供する。

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