Can LLM Improve for Expert Forecast Combination? Evidence from the European Central Bank Survey

### 认知地图在导航中的应用 认知地图是指由智能体构建并用于理解其周围环境的一种内部表示形式。对于大型语言模型（LLMs）而言，在导航任务中，这类模型能够利用丰富的上下文理解和推理能力来增强路径规划和决策过程。 #### 利用大语言模型创建动态认知地图 通过融合多模态输入——特别是视觉观察与自然语言指令——LLM 可以实时更新对物理世界的感知[^3]。例如，在具身智能场景下，当机器人接收到诸如“前往厨房并将杯子放在桌子上”的命令时，它不仅依赖于预先编程的地图数据，还会根据当前所见调整行动计划。这种灵活性使得即使是在未知环境中也能有效执行任务。 #### 提升导航精度与鲁棒性 借助 LLM 的强大泛化能力和开放词汇处理特性，即便面对未曾见过的对象或情境变化，系统仍能保持较高的适应性和准确性。比如，在医疗手术辅助领域内，Surgical-DINO 使用基础模型适配器学习方法实现了内窥镜图像下的深度估计功能改进，从而提高了操作的安全性和效率[^2]。 #### 改善用户体验的人机交互界面 除了技术层面的优势外，基于 LLM 构建的认知地图还促进了更加直观便捷的操作方式。用户可以通过简单的语音交流指导设备完成复杂动作；而机器则会自动解析意图、规避障碍物，并反馈进度信息给使用者知道。 ```python def navigate_with_cognitive_map(prompt, visual_input): """ A simplified function demonstrating how a cognitive map might be used to interpret natural language commands and visual inputs. :param prompt: Natural language instruction from the user (e.g., "Go to the kitchen.") :param visual_input: Current view/image captured by sensors on the robot or device. :return: Action plan based on understanding of environment and task requirements. """ # Simulate processing steps involving both text analysis and scene comprehension via an LLM-based system action_plan = f"Interpreted command '{prompt}' with respect to observed {visual_input}." return action_plan ```