أصدر باحثون بقيادة ويزه شو أداة SafeInferCom، التي تراقب نموذجًا لغويًا كبيرًا للاستدلال (LRLM) أثناء وضعه خططًا للروبوتات. وتتحقق الأداة من كل خطوة من دون تعطيل سير عمل النموذج، وتحافظ على الخطط الجزئية الجيدة، وتعالج الأخطاء مبكرًا. وأظهرت الاختبارات على عدة نماذج LRLM، وفي محاكي VirtualHome، ارتفاعًا في نجاح التخطيط وانخفاضًا في عدد الرموز المطلوبة، ولا سيما عند دمج الأداة مع التنقيح التكراري. كما جرّب الفريق النظام على ذراع روبوتية حقيقية.
لماذا يهم
يمكن لمطوري الروبوتات إعداد خطط أكثر موثوقية وبسرعة أكبر، ما يوفر الحوسبة والوقت عند نشر الروبوتات في العالم الحقيقي.
