一项新研究有据说展示Google双子座在Google的机器人供电时导航和推理功能深态办公室。
在报道的研究“移动性VLA：具有长篇文本VLM和拓扑图的多模式指令导航”中，该团队展示了他们如何使用Google Gemini 1.5 Pro教授机器人来响应订单并在办公室旅行。
根据谷歌在与员工的50多次交战中，机器人的成功率接近90％。自然，DeepMind在去年大幅裁员的情况下关闭了该项目以来，DeepMind每天都坐在周围。
在一系列与项目相关的电影中，DeepMind员工以智能助理风格的“ OK，Robot”开头，然后指示系统在9,000平方英尺的办公区域内完成各种琐事。
在一个案例中，一名Googler要求机器人将他带到某个地方绘制东西。 “好的，”机器人说，穿着刺耳的黄色领结。 “请给我一分钟。机器人将用户引导到墙壁大小的白板上，说：“与双子座思考。“在随后的视频中，另一个人类指示机器人遵守白板上的说明。
基本指南说明了如何进入“蓝色区域”。机器人暂时暂停，然后再采取一条漫长的道路，最终导致机器人测试位置。
通过AI导航培训
在这些电影之前，机器人使用团队所指的“多模式指导导航（MINT）（MINT）”来适应工作场所。这需要将机器人带到办公室上，同时用声音指出各种地标。
接下来，该团队采用分层视觉语言行动（VLA）将环境知识与常识推理能力联系起来。程序完成后，机器人将能够回应书面和绘制的订单和手势。
AI驱动器的喷气机导航
通常，人工智能在各个行业中继续被借用为完全有效的导航员。现在，美国AI战斗机也正在开发，以在没有GPS的情况下浏览天空。
美国目前的目标是创建其他AI技术来处理其战斗机，包括三个至关重要的方面，可以赋予其竞争优势。
据报道，该国的军队现在专注于重大进步，这些进步将增强技术并提供诸如无GPS飞行和学习新策略之类的能力。
已经发现，依靠GP具有缺点，例如利用破坏技术来盲目试点并抑制沟通。但是，在飞机上不gps并依靠AI来感知地球的磁场可能会阻止这种中断。
一方面，AI的算法仅了解已上传或应用于地面上的内容，并且飞行要求它依靠存储的信息。话虽如此，测试可能会利用其数据来告知算法，同时为将来的努力或活动做准备。
