🚁 Добавили языковую модель в дрон — и без правил он стал справляться хуже В одном из тестов посадки в симуляции маленькая LLM без RAG дала всего 6% успешных попыток. Обычный планировщик без неё — 34%. Полная система с правилами и ограничениями — 96%. Что изменилось? Исследователи запустили на Jetson модель с 0,5 млрд параметров и дали ей узкую задачу: определять свойства препятствия и размер небезопасной области вокруг него. Траекторию строит классический алгоритм. Для геометрической карты человек и столб — занятое пространство. Но рядом с человеком нужен другой запас: он может двинуться навстречу дрону. Чтобы маленькая модель приносила пользу, понадобились база правил, строгий формат ответа, проверка значений и кэш. А чтобы человек не «исчезал» после захода за машину — ещё и память карты. Есть важная оговорка: всё проверяли в симуляции. Более того, в городском тесте ответы уже лежали в кэше — по ходу полёта LLM не вызывали. Разобрали архитектуру, результаты и главный вопрос: где действительно нужна модель, а где достаточно таблицы правил. Читать: https://tech-victory.ru/blog/yazykovaya-model-na-bortu-drona-kak-malenkiy-ii-pomogaet-obhodit-lyudey 📱 ВЗЛЁТ — наше приложение для пилотов БПЛА: погода, расчёт радиогоризонта, журнал полётов, калькулятор связи и ИИ-помощник «Штурман». https://vzlet.pardai.ru/ #БПЛА #ИскусственныйИнтеллект #Робототехника #АвтономнаяНавигация #ТехнологииПобеды #ВЗЛЁТ
- 1