Embodied Reasoner – 浙大聯合阿里等機構推出的具身交互推理模型

Embodied Reasoner是什么

Embodied Reasoner是由浙江大學、中國科學院軟件研究所與阿里巴巴集團等機構共同研發的一款先進的具身交互推理模型。該模型通過整合視覺搜索、推理與行動的協同機制，在復雜任務中展現出卓越的能力。其訓練過程采用了模仿學習、自我探索和自我修正的三階段方法，能夠生成豐富多樣的思考過程，包括情境分析、空間推理和自我反思等，從而在交互歷史和空間布局的基礎上進行高效的任務規劃與推理。在AI2-THOR模擬器的多項任務中，Embodied Reasoner的表現明顯優于現有的視覺推理模型，尤其在處理復雜長時序任務時，成功減少了重復搜索與邏輯不一致的現象。

Embodied Reasoner的主要功能

• 視覺搜索與目標定位：在復雜的環境中，能夠有效地搜索并定位隱藏或顯露的物體，滿足任務需求。
• 推理與規劃：通過生成多樣的思考過程，制定高效的行動策略，以應對各種任務。
• 行動執行：依據推理結果執行相應的動作，如導航、抓取和放置，順利完成任務。
• 自我修正與學習：通過反思和自我修正機制，減少重復搜索和邏輯不一致問題，提高任務成功率。
• 復雜任務處理：擅長處理需要長時間序列和多個步驟的復雜任務。

Embodied Reasoner的技術原理

• 數據引擎：通過任務模板和場景元數據自動生成任務指令及相應的“觀察-思考-行動”軌跡，涵蓋豐富的思考過程與交互圖像。
• 三階段訓練：
  • 模仿學習：在合成軌跡上進行微調，掌握基本的交互技能。
  • 自我探索（拒絕采樣）：通過采樣和評估生成的軌跡，增強模型的探索能力。
  • 自我修正（反思調整）：引入異常狀態并進行反思修正，以提升模型的自適應能力。
• 多模態交互：結合視覺輸入（圖像）和語言輸出（思考與動作），實現高效的環境交互與任務完成。
• 推理機制：基于生成的長思考序列，模擬人類的推理過程，提升模型在復雜任務中的表現。

Embodied Reasoner的項目地址

• 項目官網：https://embodied-reasoner.github.io/
• GitHub倉庫：https://github.com/zwq2018/embodied_reasoner
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/datasets/zwq2018/embodied_reasoner
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2503.21696

Embodied Reasoner的應用場景

• 智能家居：幫助用戶在家庭環境中尋找物品及操控家電。
• 倉儲物流：在倉庫內自動尋找到并搬運貨物，優化倉儲管理。
• 醫療輔助：協助醫護人員在醫院或養老院中尋找和分類物品。
• 工業自動化：在制造工廠中完成復雜的操作任務，如零件搬運和設備維護。
• 教育與研究：作為教育工具，輔助學生理解任務規劃，或用于研究人機交互與機器人智能。

常見問題

• Embodied Reasoner的適用范圍是什么？：該模型適用于需要復雜交互與推理的任務，如智能家居、倉儲物流及醫療輔助等領域。
• 如何獲取Embodied Reasoner？：用戶可以通過項目官網、GitHub倉庫及HuggingFace模型庫獲取相關資源與模型。
• Embodied Reasoner支持哪些輸入形式？：該模型支持視覺輸入（圖像）和語言輸出（思考與動作），實現多模態交互。