Több egyetem (Princeton, Colombia stb.) szakembereiből álló kutatócsoport rendrakásra és a mosás előkészítésére is használható robotot fejlesztett. A TidyBot nevű szerkezet valóban takarosnak tűnik, mert speciális utasítások alapján összeszedi és a helyükre teszi a padlón heverő tárgyakat.
Utasításokat tartalmazó szövegalapú adatsorral kezdték, majd nagy nyelvmodellekkel, főként a GPT-3-mal tesztelték a parancsokat, például, hogy hova kell tenni a világos és a sötét pólókat stb.
Huszonnégy forgatókönyvet dolgoztak ki négy helyiségre, mindegyikben kettő-öt helyre lehetett rakni a tárgyakat. A modelleket annyiban segítették, hogy a tárgyakat látottként vagy nem látottként írták le. A megközelítés sikerét a jó helyre tett tárgyak száma is meghatározta. A nyelvi modellekkel végzett munka eredményeként általános szabályt dolgoztak ki arra vonatkozóan, hogy egy speciális felhasználó számára hova tartoznak a tárgyak.
A stratégiát mosásra is alkalmazták, majd megállapították, hogy nyelvmodellek jól passzolnak a személyi robotokra vonatkozó általános követelményekhez. A robot az összes forgatókönyv 91.2 százalékában pontosan járt el a nem látott tárgyakkal, míg a való világban 85 százalékot ért el.
Mielőtt TidyBot elkezdi a munkát, a felhasználónak példával kell szemléltetnie speciális tárgyak elhelyezését. Ezt követően a nyelvmodellek foglalják össze a feladatokat. Utána a robot egyesével felszedi, azonosítja, és a helyükre teszi a tárgyakat. A cselekvéssort mindaddig ismétli, amíg az utolsóval is végez. Mosáshoz a szennyes-tartóba rakja a ruhákat, de a szeméttel is elboldogul, válogatás után vagy a hulladék-, vagy az újrahasznosítandókat tartalmazó kukába teszi a tárgyakat.
A közeljövőben a fejlesztők azon dolgoznak, hogy TidyBot minden egyes felhasználó személyes igényei szerint végezze munkáját, mert például a pólókat nem mindenki tartja ugyanott. A rendszernek néhány személyes interakción keresztül kell megtanulnia különféle felhasználók preferenciáit. A nyelvalapú tanulás és érzékelés sokat segít ezek felderítésében.