NavGPT-3 论文提出分层导航运行时

NavGPT-3 论文作者团队提出一个导航 harness，用类 OS 运行时把推理、动作、监控作为带独立上下文、工具与权限的线程调度，由运行时决定哪个线程控制机器人运动，使机器人可通过中断和线程切换应对突发事件。该 harness 连接语言模型推理与 NavGPT VLA 动作策略。 论文称，在完整 harness 下 NavGPT-3 在 R2R-CE 上达到 81.51 SR 的当前最优；在 RxR-CE 上成功率 90.43、路径保真度 78.47 nDTW，与人类跟随者（90.4、77.7）相当，每回合耗时 1 分 22 秒，人类约 3 分钟。作者称将公开全部模型、代码与评测记录。

AI 根据报道生成 · 43 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。