I ricercatori guidati da Weizhe Xu hanno presentato SafeInferCom, uno strumento che monitora un modello linguistico di ragionamento su larga scala (LRLM) mentre elabora piani per i robot. Verifica ogni passaggio senza interrompere il flusso del modello, conserva i piani parziali validi e corregge tempestivamente gli errori. I test condotti con diversi LRLM e sul simulatore VirtualHome hanno mostrato una maggiore riuscita nella pianificazione e un minor numero di token necessari, soprattutto in combinazione con il raffinamento iterativo. Il gruppo ha inoltre dimostrato il sistema su un braccio robotico reale.
Perché conta
Chi sviluppa sistemi robotici può ottenere piani più affidabili in meno tempo, risparmiando calcolo e tempo nelle applicazioni dei robot nel mondo reale.
