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NavCoT: 基于学习的解耦推理，提升基于 LLM 的视觉与语言导航
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过NavCoT策略提高基于LLM的自主导航决策性能，减少领域差距。NavCoT在各种训练设置和导航基准上表现优越，通过参数微调在R2R数据集上实现了7%的相对改进。该方法有助于开发适应任务且可扩展的基于LLM的真实世界机器人应用。
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关键要点
- 通过构建导航思维链（NavCoT）进行领域内训练的新策略。
- NavCoT提高了基于大型语言模型（LLM）的自主导航决策性能，减少领域差距。
- NavCoT在各种训练设置和流行的视听导航基准上表现明显优越。
- 通过简单的参数微调，在R2R数据集上实现了约7%的相对改进。
- 该方法有助于开发更适应任务且可扩展的基于LLM的真实世界机器人应用。
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