🤖 Разработана технология, увеличивающая точность роботов при выполнении задач
Учёные Стэнфордского университета создали новый метод, который повышает точность выполнения роботами человеческих инструкций. Вместо увеличения объёма предварительного обучения специалисты предлагают проверять множество вариантов действий на этапе тестирования.
Традиционные модели «зрение-язык-действие» часто игнорируют команды из-за несоответствия между словами и действиями. Исследователи доказали: одновременная генерация десятков перефразированных инструкций и пакетов возможных действий даёт большее разнообразие решений, чем наращивание данных по отдельности.
На этой основе создали CoVer — контрастивный верификатор. Он напрямую сравнивает действие с командой и видимой сценой. Система работает поэтапно: языковая модель заранее готовит варианты инструкций, а во время работы робот генерирует наборы действий, из которых CoVer отбирает оптимальный.
Результаты впечатляют: в симуляциях точность выросла на 22%, в реальных тестах — на 45% без дополнительных тренировок. Расход ресурсов на этапе проверки оказался эффективнее эквивалентных затрат на обучение.
Роботехника
