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大型语言模型（LLMS）正在彻底改变AI，并在组合模块中表现出出色的推理能力，以执行基于图像的复杂任务。在本文中，我们提出了一种方法，该方法通过LLMS的图像扩展了程序组成的概念，旨在将它们整合到体现的代理中。具体来说，通过将PointGoal Navigation模型视为指导代理商通过世界的基础原始模型，我们幻想了单个模型如何无需其他培训即可解决不同的任务。我们将原始成分委托给LLM，只有少数在提示的示例。我们评估了三个体现的AI任务的方法：对象目标导航，实例图像目标导航和体现的问题答案，证明了竞争性结果，而没有任何特定的微调和在零拍情上的效力。
navprog：构图体现的视觉导航，没有训练
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