该研究提出了一种导航指南模型，利用深度学习和自然语言处理，帮助机器人生成自然语言指令以进行导航。通过反向强化学习和神经序列模型，该方法在与人类指令比较中取得72.18%的BLEU分数，缩小了人机交互差距。此外，研究探讨了大型语言模型在机器人长期任务规划中的应用，提出了新的基准测试和方法，显著提高了机器人在复杂计划任务中的表现。