蓋世汽車訊 有一天，人們可能希望自己的家用機器人把一大堆臟衣服搬到樓下，并把它們放進(jìn)地下室最左邊角落的洗衣機。機器人需要將指令與它的視覺觀察結(jié)合起來，以確定它應(yīng)該采取什么步驟來完成這項任務(wù)。
（圖片來源：arXiv）
對于人工智能本體（AI agent）來說，這說起來容易做起來難。當(dāng)前方法通常使用多個人工創(chuàng)建的機器學(xué)習(xí)模型來處理各部分任務(wù)，基于大量的人力和專業(yè)知識而構(gòu)建。這些方法通過視覺表征（visual representation）來直接做出導(dǎo)航?jīng)Q策，需要大量的視覺數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練，而這些數(shù)據(jù)通常很難獲得。
據(jù)外媒報道，為了克服這些挑戰(zhàn)，麻省理工學(xué)院（MIT）和MIT-IBM Watson AI實驗室的研究人員設(shè)計了一種導(dǎo)航方法，將視覺表征轉(zhuǎn)換為語言片段，然后將其輸入大語言模型中，該模型可以實現(xiàn)多步導(dǎo)航任務(wù)中的所有部分。
來源：第一電動網(wǎng)
作者：蓋世汽車
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