該大模型由海洋精準感知技術(shù)全國重點實驗室(浙江大學(xué))牽頭研發(fā),具備基礎(chǔ)的海洋專業(yè)知識問答,以及聲吶圖像、海洋觀測圖等海洋特色多模態(tài)數(shù)據(jù)的自然語言解讀能力。其采用的領(lǐng)域知識增強“慢思考”推理機制,相較現(xiàn)有通用大模型能有效降低幻覺式錯誤。
發(fā)布現(xiàn)場?!□U夢妮 攝
此外,模型還適用于海洋機器人操控與水下具身智能等關(guān)鍵場景。“依托大模型的代碼自動生成能力,只需輸入一句自然語言指令,OceanGPT即可生成對應(yīng)的機器人操控代碼,實現(xiàn)下發(fā)、部署和任務(wù)執(zhí)行。未來,我們希望即使是非專業(yè)人士,也能通過語音指令驅(qū)動水下機器人完成復(fù)雜任務(wù)。”滄淵研發(fā)團隊負責(zé)人、浙江大學(xué)計算機學(xué)院教授陳華鈞介紹。
其表示,OceanGPT還集成了MCP大模型協(xié)議,旨在實現(xiàn)大模型驅(qū)動的多機器人協(xié)同協(xié)作。后續(xù)OceanGPT還可直接部署于海洋機器人上的端側(cè)大模型,借助端側(cè)大模型的推理能力進一步提升海洋裝備的自主作業(yè)能力和作業(yè)效率。
據(jù)悉,目前OceanGPT已在浙江大學(xué)海鷹系列水下機器人平臺上完成技術(shù)驗證,實測表明該模型將原本依賴人工編寫的機器人代碼編寫效率從“小時級”提升至“秒級”。
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