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手拉手:LLM驱动的EMS助手用于操作技能学习

WeiXiang,ZiyueLei,HaoyuanChe,FangyuanYe,XuetingWuandLingyunSun

ZhejiangUniversity,Hangzhou,China

{wxiang,zy_lei,chaoyuan0116}@,yefangyuanzju@,3235577560@,

sunly@

Abstract

操作技能学习本质上是物理性的,依赖于动手

实践和动觉反馈,在大型语言模型(LLM)支持

的训练中尚未得到有效复制。目前的LLM培

本训助手主要生成定制化的文本反馈,忽视了至

译关重要的动觉模态。这种差距源于LLMs的文

本性和不确定性,并且还受到用户对LLM驱动

中身体控制接受度担忧的影响。为了弥合这一差

1距并实现协作的人机行动潜力,本研究探索了

v人类体验由LLM驱动的动觉辅助。具体来说,图1:我们的工作主要贡献在于探索带有运动反馈的LLM辅

0我们引入了一种“校准-分析-调整”策略,并开助技能学习

0

0发了FlightAxis工具,该工具将LLM与电肌

6肉刺激(EMS)结合用于飞行技能的学习,这LLM支持的系统提供个性化指导和专业响应,支持学员

0

.是一种代表性的操作技能领域。FlightAxis从以个性化的节奏进行练习Xuetal.,2024。[]

8

0手册中学习飞行技能并在模拟飞行任务期间引尽管有这些优势,仍存在一个关键的空白。根据LLM

5导前臂运动。我们的结果表明用户对LLM介的语言基础,基于LLM的系统采用了人机协作的主要方

2

:导的身体控制有高度接受度,并且显著缩短了式,并通过语音和文本反馈协助学员Duetal.,2024;[

v

i任务完成时间。至关重要的是,受训者报告说Zhaoetal.,2024。这是自然的LLM输出方式,而动觉]

x这种动觉辅助提高了他们对操作缺陷的意识,反馈则被探索得较少。这些操作技能本质上是物理性的,

r

a并促进了在培训过程中参与度的提高,而不仅需要动手练习并通过动觉反馈来发展肌肉记忆,对于初

仅是减轻感知负担。这项工作展示了动觉LLM学者和专家都是如此Furuyaetal.,2025。然而,从语[]

培训在操作技能获取中的潜力。音到触觉的转变并非直接简单。例如,“向前推”的口头

指令在幅度和速度上与动觉指令相比存在模糊性。此外,

1介绍在操作技能学习的背景下,LLM对身体控制可能导致抵

触情绪。学员在这种动觉反馈中会如何表现并作出反应?

驾驶、骑行和手术操作等操作技能占据了生活的各这是本文的关键研究问题。

个方面和工作领域。掌握操作技能不仅需要理论知识,

本研究聚焦于飞行作为代表性操作技能领域,以探

还需要程序精度和操作稳定性,以确保关键指标在可接

索人类与LLM驱动的运动感觉辅助系统的互动。具体来

受范围内García-Jiménezetal.,2015。虽然自我反思和[]1

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