ИИ и сложнейшие проблемы мира · Теоретическая информатика · arXiv · 2026-10-22
SLoSa: компактные, маломощные и безопасные фундаментальные модели для планирования роботизированных задач
Оригинальное название: SLoSa: Small, Low-Power, and Safe Foundation Models for Robotic Task Planning
SLoSa решает проблему безопасного планирования роботизированных задач с помощью планировщиков на основе фундаментальных моделей — компактных, маломощных и учитывающих требования безопасности, — сочетая гибкий интерфейс задач LLM с формальными гарантиями классических планировщиков. Фреймворк формирует датасет с учётом требований безопасности на основе классических планировщиков, продвинутой учительской LLM и формальных верификаторов, а затем применяет контролируемое дообучение, за которым следует дообучение с подкреплением, направляемое машиной вознаграждений на основе верификации. На четырёх доменах PDDL пост-обучение под управлением верификатора повышает долю успешных решений компактных планировщиков 4B-14B до 70.5-76.0%, а развёртывание INT4 на Jetson Orin требует средней потребляемой мощности 17.85-26.41 Вт.