有一天，人们可能希望自己的家用机器人把一大堆脏衣服搬到楼下，并把它们放进地下室最左边角落的洗衣机。机器人需要将指令与它的视觉观察结合起来，以确定它应该采取什么步骤来完成这项任务。
对于人工智能本体（AI agent）来说，这说起来容易做起来难。当前方法通常使用多个人工创建的机器学习模型来处理各部分任务，基于大量的人力和专业知识而构建。这些方法通过视觉表征（visual representation）来直接做出导航决策，需要大量的视觉数据来进行训练，而这些数据通常很难获得。
据外媒报道，为了克服这些挑战，麻省理工学院（MIT）和MIT-IBM Watson AI实验室的研究人员设计了一种导航方法，将视觉表征转换为语言片段，然后将其输入大语言模型中，该模型可以实现多步导航任务中的所有部分。
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