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Preguntas y respuestas sobre el espacio en el almacén con el agente LLM
Created by
Haebom
Autor
Hsiang-Wei Huang, Jen-Hao Cheng, Kuang-Ming Chen, Cheng-Yen Yang, Bahaa Alattar, Yi-Ru Lin, Pyongkun Kim, Sangwon Kim, Kwangju Kim, Chung-I Huang, Jenq-Neng Hwang
Describir
Este artículo presenta un enfoque eficiente en el uso de datos para mejorar la comprensión espacial de los modelos lingüísticos multimodales a gran escala (MLLM) existentes. Proponemos un sistema de agente LLM con capacidades robustas y avanzadas de razonamiento espacial, capaz de resolver tareas complejas de resolución de preguntas espaciales en entornos complejos de almacenes interiores. Este sistema integra múltiples herramientas que permiten al agente LLM realizar razonamiento espacial y responder a preguntas espaciales complejas mediante interacciones con herramientas API. Una evaluación exhaustiva del conjunto de datos del Almacén de Inteligencia Espacial de IA Física del Desafío de Ciudades de IA 2025 demuestra que el sistema propuesto alcanza una alta precisión y eficiencia en tareas como la búsqueda de objetos, el conteo y la estimación de distancias. El código fuente está disponible en https://github.com/hsiangwei0903/SpatialAgent .
Presentamos un enfoque novedoso para mejorar la comprensión espacial de MLLM de una manera eficiente en el uso de datos.
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Lograr alta precisión y eficiencia para tareas de respuesta a preguntas espaciales en entornos interiores complejos.
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Integración de capacidades de razonamiento espacial e interacción con diversas herramientas API a través del sistema de agente LLM.
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Verificación del rendimiento a través de resultados experimentales utilizando el conjunto de datos 2025 AI City Challenge.
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Limitations:
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Se necesita una evaluación más profunda del rendimiento de generalización del sistema propuesto (posiblemente debido a la falta de pruebas en otros entornos o conjuntos de datos).
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Se requiere análisis de dependencia para las características de las herramientas API y los conjuntos de datos utilizados.
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Se necesita más investigación sobre la complejidad y escalabilidad del sistema.
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Se necesita una validación adicional para su aplicación en entornos comerciales reales.
