论文要解决的核心问题是什么？
空中视觉语言导航智能体通常依赖细节丰富、与轨迹对齐的命令，而真实用户常给出简短意图式指令，这会显著降低冻结导航器的成功率。
Speaking the Navigator's Language: Trajectory-Grounded Instruction Translation for Frozen Aerial VLN Agents
（翻译）说导航器的语言：面向冻结空中 VLN 智能体的轨迹驱动指令翻译
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2610.10635: Speaking the Navigator's Language: Trajectory-Grounded Instruction Translation for Frozen Aerial VLN Agents
AI 摘要
这篇 arXiv 论文研究空中视觉语言导航智能体中的“指令差距”：用户简短意图式指令会使冻结 OpenFly 导航器成功率下降。作者提出 TGIT 前端，通过轨迹结果学习将弱指令翻译为可执行命令，在 OpenFly、人类指令及 CityNav、AirVLN 等场景提升成功率。
AI 问答
TGIT 的作用是什么？
TGIT 是一个前端指令翻译器，在保持导航器冻结的情况下，根据轨迹结果学习把弱输入翻译为智能体可执行的命令。
论文报告了哪些效果？
弱指令训练的翻译器将 Weak 输入成功率提高到 37.93%，并能零样本迁移到真实人类指令，同时在 held-out OpenFly、CityNav 和 AirVLN 上带来改进或恢复效果。
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