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文章主要内容总结

本文聚焦于将大型语言模型（LLMs）应用于自动控制领域的自适应控制子领域，提出了一种“LLMs引导的自适应补偿器”框架。该框架受模型参考自适应控制（MRAC）启发，不要求LLMs从零设计控制器，而是通过提示LLMs分析未知系统与参考系统的响应差异，设计补偿器以对齐两者的响应，从而增强现有反馈控制器的自适应能力。

实验中，该框架与多种传统自适应控制方法（间接自适应控制、MRAC、基于学习的自适应控制等）及“LLMs引导的自适应控制器”（LLMs直接设计控制器）在软体机器人（McKibben气动人工肌肉驱动机械臂）和类人机器人上进行了仿真与真实环境测试。结果表明，LLMs引导的自适应补偿器性能优于传统方法，且推理复杂度显著低于直接设计控制器的方案。通过李雅普诺夫稳定性分析和推理路径检查，证实该补偿器具有强泛化性、适应性和鲁棒性，为LLMs在自动控制领域的应用开辟了新方向。

文章创新点

1. 首次提出LLMs引导的自适应补偿器框架：利用LLMs设计补偿器以增强现有反馈控制器的自适应能力，且在复杂系统上的性能优于多种传统自适应控制器。
2. 理论分析创新：首次通过李雅普诺夫稳定性分析和推理路径检查，从理论上验证了该补偿器的泛化性、适应性和鲁棒性，并解释了其优于“LLMs直接设计控制器”的原因。
3. 实验验证创新：首次在真实物理原型环境中验证了该框架的实用性，突破了现有研究多局限于仿真的瓶颈。

翻译部分（Markd