연구논문
LLM 생성 로봇 코드의 사전 안전 검사
시뮬레이션 드론의 코드 실행 전에 언어 모델과 knowledge graph 기반 계층으로 생성 코드를 검사합니다. 생성 행동의 검증 인터페이스를 검토하는 데 참고할 수 있습니다. 모델의 검사 결과가 물리적 안전이나 규제 적합성의 독립적인 입증은 아닙니다.
검토 기준일 2026-11-05 · 원출처·서지정보 확인
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- 원문 제목
- How Can LLMs and Knowledge Graphs Contribute to Robot Safety? A Few-Shot Learning Approach
- 발행처
- arXiv
- 저자
- Althobaiti, Abdulrahman, Ayala, Angel, Gao, JingYing, Almutairi, Ali, Deghat, Mohammad, Razzak, Imran, Cruz, Francisco
- DOI
- 10.48550/arxiv.2412.11387
- 최초 아카이브 등록일
- 2024-12-16
- 원문 언어
- en
- 원출처 국가
- US
- 판본
- v1
- 접근 조건
- 공개 아카이브 서지정보 및 원고
- 출판 상태
- 프리프린트
관련 자료와 기술 해설
자료 개요
시뮬레이션 드론의 코드 실행 전에 언어 모델과 knowledge graph 기반 계층으로 생성 코드를 검사합니다. 생성 행동의 검증 인터페이스를 검토하는 데 참고할 수 있습니다. 모델의 검사 결과가 물리적 안전이나 규제 적합성의 독립적인 입증은 아닙니다.
이용 및 검토
원 아카이브 초록과 서지정보를 바탕으로 작성한 독자적 요약입니다. 전문 기술 검토와 원어민 검토는 대기 중입니다. 보고된 방법만으로 실제 안전 기능이나 달성 PL이 입증되지는 않습니다.
출처와 판본
How Can LLMs and Knowledge Graphs Contribute to Robot Safety? A Few-Shot Learning Approach ↗
arXiv · v1
arXiv abstract, authors, submission history and DOI links; first posting 2024-12-16, abstract reviewed in v1. Publisher dates are separate.