الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · علوم الحاسوب النظرية · arXiv · 2026-10-22

SLoSa: نماذج أساسية صغيرة ومنخفضة القدرة وآمنة لتخطيط المهام الروبوتية

العنوان الأصلي: SLoSa: Small, Low-Power, and Safe Foundation Models for Robotic Task Planning

يتناول SLoSa تخطيط المهام الروبوتية الآمن باستخدام مخطِّطات قائمة على النماذج الأساسية تكون صغيرة ومنخفضة القدرة وواعية بالسلامة، حيث يجمع بين واجهة المهام المرنة لنماذج LLM والضمانات الشكلية للمخطِّطات الكلاسيكية. يبني الإطار مجموعة بيانات واعية بالسلامة من المخطِّطات الكلاسيكية ونموذج LLM معلِّم متقدم ومحقِّقات شكلية، ثم يطبِّق الضبط الدقيق الموجَّه بالإشراف يليه ضبط دقيق بالتعلم المعزز تقوده آلة مكافآت قائمة على التحقق. عبر أربعة نطاقات PDDL، يرفع التدريب اللاحق الموجَّه بالمحقِّق معدل نجاح المخطِّطات المدمجة بحجم 4B-14B إلى 70.5-76.0%، ويتطلب نشر INT4 على جهاز Jetson Orin قدرة متوسطة تبلغ 17.85-26.41 W.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →