Как раскрыть силу GPT-4V в планировании роботизированного задания на базе зрения и языка? Знакомьтесь с ViLa простым и эффективным методом искусственного интеллекта, использующим GPT-4V для долгосрочного планирования роботизированных задач.

Как использовать GPT-4V для разработки роботизированных заданий на основе зрения и языка? Познакомьтесь с ViLa - эффективным методом искусственного интеллекта, использующим GPT-4V для долгосрочного планирования роботизированных задач.

Проблема достижения высокой производительности в планировании задач роботов была рассмотрена исследователями из Университета Цинхуа, Шанхайской Лаборатории искусственного интеллекта и Шанхайского института искусственного интеллекта Ци Чжи с помощью метода планирования «визион-языковое» (VILA). VILA объединяет в себе понимание видения и языка, используя GPT-4V для кодирования глубоких семантических знаний и решения сложных планировочных задач, даже в ситуациях с отсутствующими обучающими примерами. Этот метод обеспечивает исключительные возможности в задачах манипулирования в реальном мире.

Исследование исследует прогресс в области моделей большого размера (LLM) и возрастающий интерес к расширению моделей видение-язык (VLM) для таких приложений, как визуальный ответ на вопросы и робототехника. Оно категоризирует применение предварительно обученных моделей на видение, язык и модели видение-язык. Фокусировка направлена на использование связанных с зрительным восприятием свойств VLM для решения задач планирования с долгосрочной перспективой в робототехнике, революционируя высокоуровневое планирование с помощью здравого смысла. VILA, основанная на GPT-4V, выделяется своей превосходной производительностью в задачах манипулирования в реальном мире, демонстрируя эффективность в повседневных функциях без необходимости дополнительных тренировочных данных или контекстных примеров.

Планирование задач, основанное на сцене, является ключевым аспектом человеческого интеллекта и основывается на контекстном понимании и адаптируемости. В то время как LLM отлично справляются с кодированием семантических знаний для сложного планирования задач, их ограничение заключается в необходимости привязки к миру для роботов. Адресуя это, робототехническая VILA — это подход, объединяющий обработку видения и языка. В отличие от предыдущих методов на основе LLM, VILA побуждает VLM генерировать действия на основе визуальных подсказок и инструкций высокого уровня на языке, стремясь создать олицетворенных агентов, таких как роботы, способных к адаптируемости, сходной с человеческой, и планированию задач с долгосрочной перспективой в разнообразных сценах.

VILA — это методология планирования, использующая модели видение-язык в качестве планировщиков роботов. VILA интегрирует видение прямо в процесс рассуждения, опираясь на здравый смысл, основанный на знаниях визуального мира. GPT-4V(ision), предварительно обученная модель видение-язык, является VLM для планирования задач. Оценка в реальных роботах и симулируемых средах демонстрирует превосходство VILA над существующими планировщиками на основе LLM в различных задачах манипулирования в реальном мире. Особенности включают обработку пространственной компоновки, учет характеристик объектов и обработку мультимодальных целей.

VILA превосходит существующие планировщики на основе LLM в задачах манипулирования в реальном мире. Она выделяется в области пространственной компоновки, характеристик объектов и мультимодальных целей. С помощью GPT-4V она может решать сложные планировочные задачи, даже в режиме “нулевого примера”. VILA существенно сокращает ошибки и выполняет выдающиеся задачи, требующие пространственных компоновок, характеристик объектов и общих знаний.

В заключение, VILA — это высокоинновационный метод планирования роботов, который эффективно переводит инструкции на языке высокого уровня в действия. Ее способность интегрировать восприимчивые данные и понимать здравый смысл в визуальном мире делает ее превосходной по сравнению с существующими планировщиками на основе LLM, особенно в решении сложных задач с долгосрочной перспективой. Однако следует отметить, что VILA имеет некоторые ограничения, такие как зависимость от “черного ящика” VLM и отсутствие контекстных примеров, что указывает на необходимость будущих усовершенствований для преодоления этих проблем.