임베디드 AI의 새로운 내비게이션 모델 'ABot-N1' 공개

요약

ABot-N1은 시각적 언어 탐색(Visual Language Navigation) 분야의 범용 파운데이션 모델로, 인지와 제어를 분리한 '슬로우-패스트(slow-fast)' 아키텍처를 도입했다. 느린 시각-언어 추론기(slow vision-language reasoner)가 사고의 사슬(Chain-of-Thought)을 통해 픽셀 기반의 목표 지점을 생성하면, 빠른 동작 전문가(fast action expert)가 이를 바탕으로 연속적인 웨이포인트를 생성한다. 이러한 방식을 통해 포인트 목표, 객체 목표, 지침 수행 등 다양한 작업에서 좌표 드리프트와 긴 꼬리(long-tail) 의미론 문제를 해결한다. 특히 픽셀 기반의 앵커 포인트와 언어적 추적을 결합하여 탐색의 해석 가능성과 견고성을 동시에 확보했다. 시뮬레이션 및 실세계 벤치마크 테스트 결과, ABot-N1은 기존 모델 대비 향상된 일반화 성능과 범용성을 입증했다.

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