AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞান · arXiv · 2026-10-22

SLoSa: রোবোটিক টাস্ক প্ল্যানিংয়ের জন্য ছোট, কম-শক্তির ও নিরাপদ ফাউন্ডেশন মডেল

মূল শিরোনাম: SLoSa: Small, Low-Power, and Safe Foundation Models for Robotic Task Planning

SLoSa নিরাপদ রোবোটিক টাস্ক প্ল্যানিংয়ের সমস্যা সমাধান করে এমন ফাউন্ডেশন-মডেল-ভিত্তিক প্ল্যানারের মাধ্যমে, যেগুলো ছোট, কম-শক্তির ও সেফটি-সচেতন এবং ক্লাসিক্যাল প্ল্যানারের ফরমাল গ্যারান্টির সঙ্গে LLM-এর নমনীয় টাস্ক ইন্টারফেসকে একত্রিত করে। এই ফ্রেমওয়ার্ক ক্লাসিক্যাল প্ল্যানার, একটি উন্নত টিচার LLM এবং ফরমাল ভেরিফায়ার থেকে সেফটি-সচেতন একটি ডেটাসেট তৈরি করে, তারপর সুপারভাইজড ফাইন-টিউনিং প্রয়োগ করে, এরপর ভেরিফিকেশন-ভিত্তিক রিওয়ার্ড মেশিনের নির্দেশনায় রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ফাইন-টিউনিং করা হয়। চারটি PDDL ডোমেইন জুড়ে, ভেরিফায়ার-গাইডেড পোস্ট-ট্রেনিং কমপ্যাক্ট 4B-14B প্ল্যানারের সাফল্যের হার 70.5-76.0%-এ উন্নীত করে, এবং একটি Jetson Orin-এ INT4 ডিপ্লয়মেন্টের জন্য গড় পাওয়ার হিসেবে 17.85-26.41 W প্রয়োজন হয়।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →