LIM2N의 LLM 모듈을 확장하여 로봇이 사용자의 의도를 더 깊이 이해할 수 있는 방법은 다양합니다. 먼저, 자연어 처리 능력을 더욱 강화하여 로봇이 사용자의 언어를 더 정확하게 해석하고 이해할 수 있도록 할 수 있습니다. 또한, 이미지 처리 기술을 통합하여 로봇이 시각적 정보를 활용하여 환경을 더 잘 이해하고 상황에 맞게 대응할 수 있도록 할 수 있습니다. 또한, 강화 학습 알고리즘을 보다 심층적으로 적용하여 로봇이 다양한 상황에서 더 빠르고 효율적으로 학습하고 작업을 수행할 수 있도록 할 수 있습니다. 이러한 방법들을 통해 LIM2N의 LLM 모듈을 발전시켜 로봇의 사용자 이해력과 상호작용 능력을 향상시킬 수 있습니다.