論文の概要: GPT-6-Astra Lights Up Embodied Navigation: Evaluation in Zero-Shot Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.29861v1
• Date: Thu, 24 Sep 2026 14:21:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-25 21:10:09.995713
• Title: GPT-6-Astra Lights Up Embodied Navigation: Evaluation in Zero-Shot Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments
• Title（参考訳）: GPT-6-Astra Lights Up Embodied Navigation: In Zero-Shot Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments
• Abstract要約: 我々は,汎用基盤モデルであるGPT-6-Astraが,自覚,推論,意思決定能力を用いて,慣れていない環境をナビゲートできるかどうかを検討する。 GPT-6-Astraは、単分子RGBを使用して、ナビゲーション固有の微調整なしで、いつ、どのように、いつ、いつ停止するかを決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.03393333823919
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate whether GPT-6-Astra, a general-purpose foundation model, can navigate unfamiliar environments using its own perception, reasoning, and decision-making capabilities. Our evaluation focues on zero-shot vision-and-language navigation in continuous environments (VLN-CE) through a minimal interface in the Codex harness, aiming to unleash GPT-6-Astra's full potential for navigation. Using monocular RGB, GPT-6-Astra decides when to observe, how to move, and when to stop, without navigation-specific fine-tuning, a trained waypoint predictor, or a pre-built scene map. Our evaluation yields four main findings. First, \textbf{\textit{GPT-6-Astra achieves strong zero-shot navigation performance using only monocular RGB observations}}. On the common-adopted zero-shot R2R-CE benchmark, ultra reasoning achieves a success rate of \textbf{\textit{79.0\%}}, exceeding the strongest reported zero-shot and supervised success rates by \textbf{\textit{13.0}} and \textbf{\textit{6.9}} percentage points, respectively. Second, \textbf{\textit{GPT-6-Astra advances multi-stage language instructions into coherent, adaptive navigation}} by grounding spatial relations, tracking task progress, and revising its actions. Third, \textbf{\textit{reliable route execution and goal verification remain challenging, even with ultra reasoning}}. Plausible local landmark matches do not consistently lead to correct task completion. Fourth, \textbf{\textit{these capabilities motivate rethinking the role of embodied learning}}. Future VLN research should build on foundation models to advance generalizable and reliable embodied intelligence.
• Abstract（参考訳）: 我々は,汎用基盤モデルであるGPT-6-Astraが,自覚,推論,意思決定能力を用いて,慣れていない環境をナビゲートできるかどうかを検討する。 我々は,連続環境(VLN-CE)におけるゼロショット・ヴィジュアル・アンド・ランゲージナビゲーションを,GPT-6-Astraのナビゲーションの可能性を完全に解き放つために,Codexハーネス内の最小限のインタフェースを用いて評価した。 GPT-6-Astraは、単眼のRGBを使用して、ナビゲーション固有の微調整、訓練されたウェイポイント予測器、または事前に構築されたシーンマップなしで、いつ、どのように動くか、いつ停止するかを決定する。 私たちの評価は4つの主要な結果をもたらす。 まず、単眼のRGB観測のみを用いて、強いゼロショットナビゲーション性能を達成する。 一般的なゼロショットR2R-CEベンチマークでは、ウルトラ推論は、最強のゼロショットと監督された成功率をそれぞれ \textbf{\textit{13.0}} と \textbf{\textit{6.9}} のパーセンテージポイントで上回る、 \textbf{\textit{79.0\%}} の成功率を達成する。 次に、textbf{\textit{GPT-6-Astraは、空間的関係の根拠付け、タスクの進行の追跡、アクションの修正によって、多段階言語命令をコヒーレントで適応的なナビゲーションに前進させる。 第3に、 \textbf{\textit{reliable route executionとゴール検証は、たとえウルトラ推論であっても難しいままである。 可算的な局所的ランドマークマッチは、常に正しいタスク完了につながるわけではない。 第4に、‘textbf{\textit{these capabilities’は、具体的学習の役割を再考する動機となる。 将来のVLN研究は、一般化可能で信頼性の高いインテリジェンスを促進するための基礎モデルを構築する必要がある。

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