Franka机械臂“举一反三”：LLM Trainer如何通过单次演示实现自动化数据生成与长程任务学习在机器人学习领域，获取高质量的真实世界训练数据一直是一个昂贵且耗时的瓶颈。卡内基梅隆大学的研究团队提出了一种名为“LLM Trainer”的创新框架，利用大语言模型（LLM）的世界知识，仅需单次人类演示即可自动生成大量有效的训练数据。本文将重点剖析该系统如何在Franka Research 3 (Franka Emika Panda) 机械臂平台上成功落地，完成复杂的长程操作任务，并展示其在硬件实验中超越仿真预期的惊人表现。