导语：

微软提出了一种创新方法，旨在通过直接观察人类的手部运动视频，教会机器人执行特定任务。这项技术采用GPT-4V来解析视频中的动作，并结合大型语言模型生成对应的行为描述，形成任务列表。只需轻触操作，机器人即可完成任务。

关键点提炼：

1. 新方法概述：微软提出了一种直接利用人手运动视频指导机器人执行任务的策略，通过分解视频动作并结合大语言模型生成行为表述，简化了机器人训练流程。

2. 转换机制：方法跳过了传统数据收集和模型训练的繁复过程，利用通用模型（如ChatGPT或GPT-4）将语言和视觉输入转换为机器人可执行的动作。

3. 技术优势：这种方法显著提高了系统的灵活性，增强了对不同机器人硬件的适应性，提升了研究和工业应用的可重用性。

4. 视觉大模型集成：借助GPT-4V等通用视觉大模型，将视觉系统融入任务规划中，为基于多模态人类指令的机器人任务规划开辟了可能性。

5. 系统结构：系统由两部分组成——符号任务规划器和能力分析器。前者负责解析输入视频或文本指令并输出机器人动作序列；后者分析视频以确定任务执行的时机和所需的能力信息。

6. 技术细节：

   • 符号任务规划器：通过视频分析、场景分析和任务规划三个步骤，将人类行为的视频或文本指令转化为机器人可执行的动作序列。
   • 能力分析器：根据任务规划和视频内容，提取执行任务所需的能力信息，如接近物体的方式、抓握类型等。

7. 实验成果：该系统已成功应用于多个真实机器人场景，展示了其在不同机器人硬件上的广泛适用性，验证了其在实际操作中的可行性。

技术实现与展望：

微软提出的方法为机器人领域带来了革新，通过简化训练流程和增强系统灵活性，有望加速机器人技术在日常生活和工业应用中的普及。未来，随着技术的进一步发展和完善，这一方法将有望解决更多复杂任务，推动机器人智能化进程。

结论：

微软提出的利用人手运动视频直接指导机器人执行任务的方法，不仅简化了机器人训练过程，还显著提升了系统的适应性和实用性。随着相关技术的持续进步，这一创新将为机器人技术的发展带来深远影响。