Gengze Zhou के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने NavGPT-3 पेश किया है। यह एक रनटाइम है, जो बड़े भाषा मॉडल को रोबोट के लिए कम-विलंबता वाली एक्शन पॉलिसी से जोड़ता है। यह सिस्टम तर्क करने, कार्रवाई करने और निगरानी रखने के काम अलग-अलग थ्रेड में चलाता है, जिससे रोबोट किसी काम को बीच में रोककर तेजी से दूसरा काम शुरू कर सकता है। 19.28 million उदाहरणों पर प्रशिक्षित उनकी 8‑billion‑parameter एक्शन पॉलिसी ने R2R‑CE बेंचमार्क पर पहले ही 74.5% सफलता हासिल कर ली थी। पूरे सिस्टम के साथ NavGPT-3 का प्रदर्शन इस परीक्षण में बढ़कर 81.5% हो गया और RxR‑CE पर उसने इंसानों के बराबर प्रदर्शन किया। हर एपिसोड में रास्ता पूरा करने में उसे करीब 1 minute 22 seconds लगे।
यह क्यों मायने रखता है
यह दिखाता है कि रोबोट उच्च-स्तरीय भाषा-आधारित तर्क को तेज़, बुनियादी नियंत्रण के साथ जोड़ सकते हैं। इससे स्वायत्त नेविगेशन इंसानों की गति और विश्वसनीयता के और करीब आता है।
