随着机器人技术日益融入日常生活，如何让机器人准确理解人类的指令成为了关键挑战。自然语言虽然直观，但往往模糊且不精确；而最终用户编程虽然明确，却可能过于死板，难以反映用户的真实意图。为了解决这一难题，研究人员提出了Distill方法，旨在从用户提供的任务规范中提炼出真正的意图。
Distill的核心操作包括三项：首先，删除任务规范中不必要或冗余的步骤；其次，将单个步骤的含义进行抽象概括，使其不再局限于具体操作；最后，放宽步骤之间的顺序要求，允许更灵活的执行顺序。通过这三步处理，Distill能够将用户的初始描述转化为更接近其真实想法的任务规范。
研究团队在网页界面上实现了Distill系统，并开展了一项众包研究。参与者被要求用自然语言描述一个机器人任务（例如“把杯子拿到厨房”），然后系统自动应用Distill方法进行重构。结果显示，经过Distill处理后的任务规范更符合用户的实际意图，且能够适应更多场景变化。该论文发表于arXiv，并已提交至机器人学相关会议，为未来人机交互系统的设计提供了新思路。