AITOP
全部 AI 动态
AI 相关资讯全量信息流
全部博客资讯推文论文
全部模型产品行业论文技巧
标签：轨迹问答×
6月16日
20:46
6月12日
12:57
6月11日
15:28
15:23
15:07
6月9日
10:25
10:25arXiv cs.AI@Haizhou Ge, Yufei Jia, Yue Li, Zhixing Chen, Lu Shi, Lei Han, Guyue Zhou, Ruqi Huang
精选
机器人探索操作中，一次看似失败的尝试（如拉锁住的抽屉）往往揭示了完成任务的关键前提条件。本文形式化定义了探索操作轨迹问答（EMT-QA）任务：给定同步视频和本体感知数据，预测最小成功动作链。现有VLM和具身多模态大模型无法可靠地从原始数据中恢复该链条。作者提出闭环轨迹蒸馏（Closed-Loop Trace Distillation）方法，通过每个任务的编码代理检查标注轨迹，蒸馏出一行自然语言提示（DRH）。在三个模拟器和两个真实机器人任务上，DRH将链条预测准确率提升0.38-0.47，且DRH本身可作为一次性程序化分类器的唯一规范。
论文探索操作轨迹问答VLM蒸馏提示机器人
推荐理由：机器人操作中失败尝试常被忽略，但本文证明它们才是关键线索——做具身智能或机器人规划的团队，可以用蒸馏出的单行提示直接提升VLM的轨迹理解能力，值得在仿真和真实场景中试试。
原文