NavCoTは、大規模言語モデル（LLM）を訓練して自己導かれた航法推論を行うことで、実世界のロボティクスアプリケーションの開発に重要な貢献をします。具体的には、NavCoTは以下の点で役立つ可能性があります：
パフォーマンス向上: NavCoTは、航法決定を改善するために明示的な分離された推論を提供し、ナビゲーション精度が向上します。これにより、現実世界でのロボット操作や移動タスクへの適用が容易になります。
解釈可能性: NavCoTは明確な推論生成を通じて良好な解釈可能性を提供し、行動予測時に理解しやすい結果をもたらします。これは実際のロボティックシナリオで意思決定や作業計画が必要とされる場合に特に有益です。
効率的なトレーニング: パラメーター効率的なドメイン内トレーニング戦略を採用するNavCoTはコスト効果的であり、小さなLLMでも高いパフォーマンス向上が期待されるため、現実世界への展開や応用範囲拡大が容易です。
タスク適応性: NavCoTでは訓練中から任務指向型ワールドモデル構築および課題指向型学習方法が採用されており、特定タスクへ柔軟かつ迅速な適応能力が備わっています。この柔軟性と適応性は多岐にわたるロボティックアプリケーション開発で重要です。
以上から、「NavCoT」アプローチは実世界で使用される多様なロボティックシナリオやアプリケーション領域で有益かつ革新的な成果をもたらすことが期待されます。