ENCP模型提升视觉语言导航的预测不确定性评估
这个ENCP模型能更准确地评估视觉导航任务中的不确定性,帮助AI在遇到模糊情况时做出更安全的决策。
这个ENCP模型能更准确地评估视觉导航任务中的不确定性,帮助AI在遇到模糊情况时做出更安全的决策。
MIT团队发布TANGO模型,让Unitree G1人形机器人能零样本执行语言指令在杂乱环境中导航,无需真实世界训练数据。
O2C-Nav只需一次MLLM调用就能完成视觉语言导航,比现有方法更高效,代码已开源。
CoFL-S用预测流场代替离散动作,在Habitat基准上比动作token和动作块方法都强,还能直接跑真实机器人,做语言导航的可以看看。