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NavFoM——打造VLN基础模型:通过安装在机器人上的摄像头和人类下达的指令,预测移动轨迹(可跨任务、跨本体)

本文介绍了NavFoM,一个跨任务和跨形态的具身导航基础模型。该模型通过处理自我视角视频和语言指令来预测导航轨迹,经过八百万个样本的训练,采用时序-视角指示符token和预算感知时序采样策略,以提升模型的泛化能力和实用性。研究者强调开源和分享对技术影响力的重要性。

NavFoM——打造VLN基础模型:通过安装在机器人上的摄像头和人类下达的指令,预测移动轨迹(可跨任务、跨本体)

结构之法 算法之道
结构之法 算法之道 · 2025-09-26T16:50:36Z
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