深度分析
PGN 導航系統實作解析：基於 OpenPangu-7B 多模態模型的離線動作預測
視覺語言導航要求代理人能根據指令在環境中移動。PGN 系統基於 OpenPangu-7B，透過兩階段訓練將視覺編碼器與語言模型對齊，並利用五幀觀測視窗與 LoRA 適配專家導航軌跡。在離線評估中，V9 版本達到 62.29% 的動作匹配率，證明了多模態大模型在動作預測上的潛力，為未來閉環導航研究奠定基礎。
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視覺語言導航要求代理人能根據指令在環境中移動。PGN 系統基於 OpenPangu-7B，透過兩階段訓練將視覺編碼器與語言模型對齊，並利用五幀觀測視窗與 LoRA 適配專家導航軌跡。在離線評估中，V9 版本達到 62.29% 的動作匹配率，證明了多模態大模型在動作預測上的潛力，為未來閉環導航研究奠定基礎。
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隨著 AI 代理人大量產生 SQL 查詢，僅靠正確性不足以保證資料安全。研究提出 Data Flow Control（DFC）框架，透過宣告式 PGN 語言在資料庫層面即時檢查資料流，Passant 重寫查詢避免完整 provenance，實驗顯示在五大 DBMS 上幾乎無額外開銷，為資料安全提供基礎設施級解決方案。