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International Regulations for Preventing Collisions at Sea
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研究发现LLM在海事导航任务中存在困难
研究人员调查了大型语言模型（LLM）在海事导航中的潜力，重点关注其理解态势感知和遵守《国际海上避碰规则》（COLREGs）的能力。创建了一个包含50个真实世界导航场景的数据集，该数据集来自AIS数据，并标注了相关的COLREGs规则和建议行动。研究发现，即使是先进的LLM，在没有特定微调的情况下，在海事导航任务中也存在困难，这表明该领域的复杂性。
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AI 从 181 天的真实数据中学习安全船舶导航
大阪公立大学和神户大学的研究人员开发了一个名为“扩散路径规划器”（DRP）的人工智能系统，该系统可以从真实的船舶运行数据中学习安全的导航路线。与依赖复杂数学公式的传统系统不同，DRP 使用“扩散策略”方法，直接从经验丰富的船长的操作中学习。该人工智能在神户大学训练船“Fukae Maru”的 181 天导航数据上进行了训练，并展示了其生成高效且安全航线的能力，即使在濑户内海等复杂场景下也是如此。