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DroneCATS基准评估多模态大模型无人机控制能力

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AI 综述

Jaewoo Park 等研究者在arXiv论文中提出DroneCATS基准，让多模态大模型独立控制无人机执行指令接近、跟踪和搜索任务，评测了从前沿模型到小型开放模型的10个模型，场景涵盖不同目标可见性、目标运动、场景、模拟器、真实飞行及多无人机设置。基于论文摘要，作者称微调后的2B模型在模拟中成功率从0%升至31%，并在真实飞行中超过前沿模型。摘要还报告前沿模型受延迟影响容易丢失移动目标，小型开放模型常未在抵达目标时宣告到达。作者计划全面开源该基准。

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最新进展10月16日 12:00

研究评估多模态大模型作为通用视觉-语言-动作无人机控制智能体

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10月16日

12:00
arXiv · cs.AI
研究评估多模态大模型作为通用视觉-语言-动作无人机控制智能体
基于论文摘要，作者提出 DroneCATS 基准，让多模态大模型独立控制无人机执行指令、接近、跟踪和搜索，并在10个模型、不同场景、模拟器、真实飞行及多无人机设置中进行评测。摘要报告，微调后的2B模型在模拟中的成功率从0%升至31%，且在真实飞行中超过前沿模型；前沿模型则受延迟影响而容易丢失移动目标，小型开放模型常未在抵达目标时宣告到达。作者计划全面开源该基准。

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