Görme-Dil-Hareket (VLA) modellerini eğitmek için kullanılan veri setlerinin dil özellikleri ilk kez sistematik olarak incelendi. Araştırma, robotlara verilen komutların büyük oranda tekrarlayıcı ve şablon benzeri olduğunu, dil çeşitliliğinin ise oldukça sınırlı kaldığını ortaya koydu. Kelime zenginliği, anlambilimsel benzerlik ve sözdizimi karmaşıklığı gibi farklı boyutlarda yapılan analizler, mevcut veri setlerinin dar bir komut yelpazesi sunduğunu gösteriyor. Bu durum, robotik yapay zekanın dil anlama kapasitesini sınırlayabilir ve gelecekteki model geliştirmelerinde dikkate alınması gereken kritik bir sorun olarak değerlendiriliyor.

arXiv (Robotik) 0