Gengze Zhou liderliğindeki araştırmacılar, büyük bir dil modelini robotlar için düşük gecikmeli bir eylem politikasıyla buluşturan NavGPT-3 adlı bir çalışma zamanı sistemi geliştirdi. Sistem; akıl yürütme, eylem ve izleme süreçlerini ayrı iş parçacıklarında yürütüyor. Böylece robot görevini hızla kesip başka bir göreve geçebiliyor. 19,28 milyon örnekle eğitilen 8 milyar parametreli eylem politikası, R2R-CE kıyaslama testinde şimdiden %74,5 başarıya ulaştı. NavGPT-3’ün tüm bileşenleriyle elde ettiği başarı bu testte %81,5’e yükseldi; sistem RxR-CE’de insan performansını yakaladı ve her bölümü yaklaşık 1 dakika 22 saniyede tamamladı.
Neden önemli
Bu sonuç, robotların üst düzey dilsel akıl yürütmeyi hızlı ve düşük seviyeli kontrolle birleştirebildiğini gösteriyor; otonom navigasyonu insan hızına ve güvenilirliğine bir adım daha yaklaştırıyor.
