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当工程超越智能：重新思考指令引导导航

Created by
  • Haebom

作者

Matin Aghaei、张凌峰、Mohammad Ali Alomrani、Mahdi Biparva、张映雪

大纲

本文重新评估了大规模语言模型 (LLM) 对 ObjectNav 系统近期零样本性能提升的贡献，并将语言信息和几何信息的贡献区分开来。为此，我们在检测器控制的环境中重新评估了 InstructNav 流程，并引入了两个仅修改动作值图的无需训练的变体：仅使用几何信息的边界邻近度探索器 (FPE) 和通过简单边界投票使用 LLM 的轻量级语义启发式边界 (SHF)。

Takeaways，Limitations

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Takeaways：
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所报告的进展很大一部分归功于精心设计的前沿几何。
◦
语言作为一种轻量级的启发式方法比作为一种端到端的规划器更可靠。
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FPE 的性能与探测器控制命令跟随器一样好甚至更好，同时无需 API 调用即可运行得更快。
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SHF 使用更小、更本地化的语言先验实现了类似的准确性。
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Limitations：
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论文中没有具体提及 Limitations（无法从论文摘要中收集到任何信息）。
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