“‘具身推理者’：浙大携手阿里等机构推出全新交互模型”

Embodied Reasoner是什么

Embodied Reasoner是由浙江大学、中国科学院软件研究所和阿里巴巴集团联合开发的新型具身交互推理模型。该系统通过视觉搜索、推理与行动协同工作，能够高效完成复杂任务。其核心在于基于模仿学习、自我探索和自我修正的三阶段训练方法，生成多样化的思考过程，包括情境分析、空间推理、自我反思等能力。系统能够根据交互历史和空间布局进行智能规划与推理，在AI2-THOR模拟器测试中显著超越现有视觉推理模型，尤其在复杂长时序任务中表现优异，有效减少重复搜索和逻辑不一致问题。

Embodied Reasoner的主要功能

• 视觉搜索与目标定位：能够在复杂环境中准确识别和定位隐藏或可见的物体，快速响应任务需求。
• 推理与规划：通过多样化思考过程（如情境分析、空间推理、自我反思等），制定最优行动策略。
• 行动执行：根据推理结果精确执行导航、抓取、放置等多种动作，确保任务顺利完成。
• 自我修正与学习：通过内置的反思机制及时发现并修正错误，显著降低重复搜索和逻辑矛盾问题，提升任务成功率。
• 复杂任务处理：特别擅长处理多步骤、长时序的复合型任务，在复杂场景中表现出色。

Embodied Reasoner的技术原理

• 数据引擎：通过任务模板和场景元数据自动生成高质量的任务指令，同时记录完整的“观察-思考-行动”轨迹，包含丰富的思考过程和交互图像。
• 三阶段训练：
  • 模仿学习：基于合成轨迹进行微调，掌握基本的交互技能。
  • 自我探索（拒绝采样）：通过采样与评估生成新的轨迹，持续优化模型的探索能力。
  • 自我修正（反思调整）：通过注入异常状态和执行反思机制，及时发现并修正错误，显著提升模型的自适应能力。
• 多模态交互：结合视觉输入（图像）和语言输出（思考过程与动作指令），实现高效的人机环境交互。
• 推理机制：基于生成式的长思考序列，模拟人类的深度推理过程，显著增强模型在复杂任务中的表现。

Embodied Reasoner的项目地址

• 项目官网：https://embodied-reasoner.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/zwq2018/embodied-reasoner
• 论文链接：待补充

应用前景

Embodied Reasoner在智能机器人、自动驾驶、虚拟助手等多个领域展现出广泛的应用潜力。其独特的三阶段训练方法和强大的推理能力，为解决复杂现实问题提供了新的技术路径。