摘要

本文介绍了一种名为C-Instructor的先进导航指令生成系统，该系统利用大型语言模型（LLMs）和思维链提示（chain-of-thought prompting）技术，实现了风格可控和内容可控的指令生成。C-Instructor通过提出一种结合地标的思维链（CoTL）机制，引导LLM识别关键地标并生成完整的导航指令，从而提高了指令的可执行性和可控性。此外，C-Instructor还引入了一种空间拓扑建模任务（STMT），以增强对环境空间结构的认知，并通过风格混合训练（SMT）策略，使模型能够根据不同提示生成不同风格的指令。实验结果表明，C-Instructor在文本指标、导航引导评估和用户研究中均优于以往的方法。

原理

C-Instructor的核心工作原理是利用LLMs的语言生成能力，结合特定的提示技术和训练策略，生成高质量、风格和内容可控的导航指令。具体来说，C-Instructor通过以下几个关键技术实现其功能：

1. 思维链与地标（CoTL）机制：该机制通过提示LLM逐步推理，首先识别出路径中的关键地标，然后基于这些地标生成详细的导航指令。这种方法不仅提高了指令的可理解性，还增强了地标对象的操作可控性。

2. 空间拓扑建模任务（STMT）：STMT通过预测路径中相邻视点之间的动作，帮助模型更好地理解环境的空间结构。这种辅助任务的引入，使得模型能够更准确地把握环境布局，从而生成更合理的导航指令。

3. 风格混合训练（SMT）策略：SMT允许模型在单一实例中学习并生成多种风格的指令。通过混合不同风格的指令数据集进行训练，并使用不同的提示来区分指令风格，C-Instructor能够在保持指令质量的同时，实现风格的自适应控制。

这些技术的结合使用，使得C-Instructor能够在复杂的导航环境中，生成既符合用户需求又具有高度可执行性的指令。

流程

C-Instructor的工作流程可以分为以下几个步骤：

1. 地标识别：模型首先接收路径信息，并使用CoTL机制识别出路径中的关键地标。

2. 指令生成：基于识别出的地标，模型使用LLM生成详细的导航指令。这一步骤中，模型会根据预设的提示风格（如R2R风格或REVERIE风格）来调整指令的表达方式。

3. 空间拓扑理解：在生成指令的同时，模型通过STMT任务来增强对环境空间结构的理解，确保指令的准确性和合理性。

4. 风格控制：通过SMT策略，模型能够在生成指令时灵活切换不同的风格，以适应不同的用户需求或环境要求。

例如，在处理一个室内导航任务时，C-Instructor首先识别出路径中的主要房间和家具（如客厅的沙发、卧室的床等），然后生成一条指令，如“从客厅的沙发向右转，直行至卧室的床边，然后左转进入浴室”。在整个过程中，模型会根据预设的风格提示，调整指令的详细程度和表达方式。

应用

C-Instructor的应用前景广泛，尤其在以下几个领域：

1. 智能导航系统：可以集成到智能手机应用、车载系统或室内导航设备中，为用户提供精确的导航指引。

2. 机器人导航：适用于服务机器人或自动驾驶车辆，帮助它们理解和执行复杂的导航任务。

3. 辅助视觉障碍者：通过生成详细的语音导航指令，帮助视觉障碍者更安全地移动。

4. 虚拟现实和游戏：在虚拟现实环境和游戏中，提供更自然、更互动的导航体验。

随着技术的进一步发展和优化，C-Instructor有望在更多领域发挥其潜力，提升人机交互的效率和体验。