Исследователи под руководством Вэйчжэ Сю представили SafeInferCom — инструмент, который отслеживает работу большой языковой модели с рассуждениями (LRLM), пока та составляет планы для роботов. Он проверяет каждый шаг, не прерывая работу модели, сохраняет удачные части плана и заранее исправляет ошибки. Испытания нескольких LRLM и симулятора VirtualHome показали, что планы чаще приводят к успеху и требуют меньше токенов, особенно в сочетании с итеративным уточнением. Команда также продемонстрировала работу системы на реальном роботизированном манипуляторе.
Почему это важно
Разработчики робототехники смогут быстрее получать более надёжные планы, экономя вычислительные ресурсы и время при внедрении роботов в реальных условиях.
