Embodied Reasoner：浙大联合阿里等机构联合开发的具身化交互模型

Embodied Reasoner项目简介

Embodied Reasoner是由浙江大学计算机科学与技术学院、中国科学院软件研究所、阿里巴巴集团和达摩院等机构联合开发的具身化交互模型。该模型专为处理需要与环境持续交互的任务而设计，通过视觉搜索、推理和行动的协同作用，显著提升了在复杂任务中的表现。开发团队通过模仿学习、自我探索和自我修正的三阶段训练流程，使模型具备了强大的空间理解、时间推理和自我反思能力。在AI2-THOR模拟器的多种任务测试中，Embodied Reasoner显著优于现有的视觉语言模型和视觉推理模型，尤其在需要长期规划和推理的复合任务中表现突出。

Embodied Reasoner主要功能

1. 具身化交互任务的高效执行：
   • 能够在复杂环境中搜索、操纵和运输物体，完成指定任务。
   • 适用于多种场景，如厨房、客厅、卧室等，可处理搜索隐藏物体、操纵设备、物体运输等任务。
2. 复杂任务的推理与规划：
   • 支持长期规划和多步骤推理，能够处理包含多个子任务的复合任务。
   • 在任务执行过程中，能够根据环境反馈动态调整计划。
3. 自我反思与修正能力：
   • 在任务执行过程中，能够识别不合理行为或错误，并进行自我修正。
   • 通过反思过去的交互历史，避免重复探索和逻辑不一致的问题。
4. 真实世界环境的适应性：
   • 在真实世界场景中表现出良好的泛化能力，能够处理实际环境中的复杂任务。
   • 能够通过视觉输入理解环境状态，并生成合理的行动指令。

Embodied Reasoner技术原理

1. 观察-思考-行动轨迹合成：
   • 利用数据引擎合成连贯的观察-思考-行动轨迹，包含图像和文本交错的上下文。
   • 生成多样化的思考模式，如情境分析、空间推理、自我反思、任务规划和双重验证。
2. 三阶段训练流程：
   • 模仿学习：通过模仿合成的轨迹，学习基本的交互技能。
   • 自我探索：通过拒绝采样调整，增强模型的探索能力，优化搜索路径。
   • 自我修正：通过反思调整，提高模型的自我修正能力，减少错误行为。
3. 多样化思考模式的生成：
   • 定义多种思考模式，如情境分析、任务规划、空间推理、自我反思和双重验证。
   • 根据交互上下文动态生成思考内容，确保推理过程连贯且逻辑一致。
4. 视觉与语言的深度融合：
   • 利用视觉输入（如第一人称视角的图像）和语言指令（如任务描述）进行交互。
   • 通过视觉和语言的融合，实现对环境的理解和任务的执行。
5. 长期规划与时间推理：
   • 基于交互历史进行时间推理，能够回忆过去的观察和行动，避免重复探索。
   • 在复杂任务中，通过生成更多推理标记来优化搜索路径，提高任务成功率。

Embodied Reasoner应用场景

1. 智能家居助手：帮助用户在家中寻找丢失的物品（如钥匙、手机等），并将其放置到指定位置。
2. 智能厨房助手：协助用户准备食材，例如找到食材并将其放入冰箱或微波炉中加热。
3. 智能办公环境：在办公室中帮助整理文件，将文件从一个位置移动到另一个位置，或操作办公设备。
4. 智能仓储管理：在仓库中搜索和搬运货物，根据指令将物品从货架上取出并运输到指定区域。
5. 智能零售服务：在商店中帮助顾客找到商品，或协助店员进行库存管理。
6. 智能医疗辅助：在医院或养老院中帮助患者找到物品，或协助医护人员进行设备操作。

Embodied Reasoner项目入口

• 项目官网：https://embodied-reasoner.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/zwq2018/embodied_reasoner
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/zwq2018/embodied_reasoner
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.21696