Un equipo de investigadores dirigido por Gengze Zhou presentó NavGPT-3, un sistema de ejecución que conecta un modelo de lenguaje grande con una política de acción de baja latencia para robots. El sistema ejecuta el razonamiento, la acción y la supervisión en procesos separados, lo que permite al robot interrumpir una tarea y cambiar rápidamente a otra. La política de acción, con 8.000 millones de parámetros y entrenada con 19.28 millones de ejemplos, ya alcanzó un 74.5% de éxito en la prueba de referencia R2R‑CE. Con el sistema completo, NavGPT-3 subió al 81.5% en esa prueba e igualó el rendimiento humano en RxR‑CE; completó las rutas en alrededor de 1 minuto y 22 segundos por episodio.
Por qué importa
Demuestra que los robots pueden combinar el razonamiento lingüístico de alto nivel con un control rápido de bajo nivel, acercando la navegación autónoma a la velocidad y fiabilidad humanas.
