清华提出ViLa，揭秘 GPT-4V 在机器人视觉规划中的潜力

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原标题：清华提出ViLa，揭秘 GPT-4V 在机器人视觉规划中的潜力

关键字：任务,视觉,语言,机器人,指令

文章来源：夕小瑶科技说

内容字数：8208字

内容摘要：夕小瑶科技说 原创作者 | 智商掉了一地、兔子酱人类在面对简洁的语言指令时，可以根据上下文进行一连串的操作。对于“拿一罐可乐”的指令，若可乐近在眼前，下意识的反应会是迅速去拿；而当没看到可乐时，人们会主动去冰箱或储物柜中寻找。这种自适应的能力源于对场景的深刻理解和对广泛常识的运用，使人们能够根据上下文推断和解释指令。举例来说，对于机器人系统，底层指令可能是精确的关节运动或轮速控制。相比之下，高级语言指令可能是描述一个任务或目标，比如“将蓝色的盘子放在桌子上”。会更接近人类日常语言、易于理解，而不需要详细规定每个具体的动作。因此使用高级语言指令有助于提高系统的可理解性和用户友好性。当下对于视觉语言模型（VLM）如 GPT-4V 的研究如火如荼，那么如何借助这些模型让机器人更好地理解高级语言指令，对非专业领域的人们更加友好呢？来自清华的团队提出了一种简单有效的方法——ViLa，利用 GPT-4…

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作者简介：更快的AI前沿，更深的行业洞见。聚集25万AI应用开发者、算法工程师和研究人员。一线作者均来自清北、国外顶级AI实验室和互联网大厂，兼备媒体sense与技术深度。