Автор: Денис Аветисян
Новое исследование выявляет слабые места в способности больших мультимодальных моделей ориентироваться в пространстве и действовать на основе языковых инструкций.
Представлен фреймворк VLN-MME для диагностики ограничений мультимодальных моделей в задачах навигации, выявляющий проблемы в пространственном мышлении и планировании действий.
Несмотря на впечатляющие успехи мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) в решении задач, связывающих зрение и язык, их способность функционировать как автономные агенты в реальных условиях требует дальнейшего изучения. В данной работе, представленной под названием ‘VLN-MME: Diagnosing MLLMs as Language-guided Visual Navigation agents’, предложен унифицированный фреймворк для диагностики ограничений MLLM в задачах навигации по визуальной среде, выявляющий слабые места в пространственном мышлении и планировании действий. Результаты показывают, что добавление методов рассуждения «цепь мыслей» (Chain-of-Thought) может неожиданно снизить производительность, указывая на недостаточную осведомленность о контексте в задачах, требующих последовательного принятия решений. Какие шаги необходимо предпринять для повышения надежности MLLM в качестве полноценных агентов, способных к эффективной навигации и взаимодействию с окружающим миром?
За гранью видимого: вызовы навигации для ИИ
Задача навигации по визуальным и языковым инструкциям (VLN) представляет собой серьезный вызов для современных искусственных интеллектов, требуя от них не просто распознавания объектов на изображениях, но и комплексного пространственного мышления и логических умозаключений. Агенту необходимо соотнести текстовое описание маршрута с визуальной информацией, выстраивая последовательность действий для достижения поставленной цели в незнакомой среде. Это требует от системы способности понимать относительные положения объектов, предвидеть последствия своих действий и адаптироваться к изменяющимся условиям. В отличие от простых задач классификации изображений или обработки естественного языка, VLN объединяет эти области, добавляя сложность в виде необходимости интерпретировать инструкции в контексте визуального окружения и осуществлять последовательные действия для достижения цели, что делает ее ключевой проблемой в области искусственного интеллекта и робототехники.
Существующие агенты, работающие в области навигации по визуально-языковым инструкциям, зачастую испытывают трудности при прохождении длинных маршрутов и адаптации к незнакомым условиям. Эта проблема ограничивает их применимость в реальных сценариях, где требуется надежная и гибкая навигация. Агенты склонны к ошибкам при планировании сложных траекторий, особенно в ситуациях, когда необходимо учитывать множество ориентиров и препятствий. Кроме того, их способность к обобщению, то есть к успешной работе в принципиально новых пространствах, остается недостаточной, что требует разработки более устойчивых и адаптивных алгоритмов обучения. Неспособность эффективно решать эти задачи существенно замедляет внедрение подобных технологий в практические приложения, такие как робототехника и автономные системы помощи.
Существующие методы оценки агентов, ориентированных на навигацию по визуальным инструкциям, в значительной степени полагаются на симулированные среды. Это создает ощутимый разрыв между результатами, демонстрируемыми в лабораторных условиях, и фактической производительностью в реальном мире. Виртуальные окружения, несмотря на свою полезность для первоначального обучения и тестирования, не могут в полной мере воспроизвести сложность и непредсказуемость реальных помещений, включая вариации освещения, динамические препятствия и неточности сенсорных данных. Вследствие этого, алгоритмы, успешно работающие в симуляции, часто сталкиваются с трудностями при адаптации к реальным условиям, что ограничивает практическое применение данной технологии и подчеркивает необходимость разработки более надежных и реалистичных методов оценки, способных достоверно отражать производительность агентов в реальных задачах навигации.
VLN-MME: отказ от симуляции ради реальной оценки
Фреймворк VLN-MME представляет собой новую систему оценки для больших мультимодальных языковых моделей (MLLM) в задачах навигации по визуальным инструкциям (VLN), отказавшись от использования сложных симуляторов окружения. Традиционные методы оценки VLN требуют модели взаимодействовать с виртуальным миром, что создает значительные вычислительные затраты и затрудняет масштабирование экспериментов. VLN-MME позволяет проводить оценку непосредственно на основе входных данных (изображений и инструкций), что упрощает процесс и делает его более эффективным. Этот подход отделяет логику агента от симуляции, что позволяет более точно оценить способности модели к пониманию и выполнению инструкций в визуальной среде.
В рамках VLN-MME, отсоединение агента от симулирующей среды позволило значительно повысить эффективность оценки возможностей мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) в задачах навигации по визуальным инструкциям. В частности, достигнуто шестикратное снижение потребления видеопамяти (VRAM) — с примерно 10 ГБ до 1.7 ГБ. Это снижение обусловлено упрощением процесса оценки и отказом от ресурсоемких симуляций, что делает тестирование более доступным и масштабируемым для широкого спектра моделей и наборов данных.
Модульная конструкция VLN-MME обеспечивает простую интеграцию различных больших мультимодальных языковых моделей (MLLM) и наборов данных, что облегчает проведение комплексного сравнительного анализа. Оптимизация доступа к наблюдениям позволила добиться 9-кратного ускорения — время получения данных снизилось с 0.14 секунды до 0.016 секунды. Такая архитектура позволяет исследователям быстро тестировать и оценивать производительность различных MLLM в задачах визуальной навигации без значительных затрат времени на настройку и запуск экспериментов.
Умнее и дальше: расширение возможностей агентов с помощью рассуждений и памяти
В системе VLN-MME для исследования возможностей крупномасштабных моделей в задачах визуальной навигации используются мультимодальные большие языковые модели (MLLM), такие как Gemini2.5 Pro, GPT-5 и Qwen2.5-VL-7B. Данные модели позволяют обрабатывать и сопоставлять визуальную информацию с текстовыми инструкциями, что необходимо для эффективного выполнения задач навигации. Использование этих MLLM позволяет оценить влияние масштаба модели и ее архитектуры на производительность агента в сложных сценариях визуальной навигации и понимания окружения.
Для повышения эффективности агентов в задачах визуальной навигации используются методы, такие как CoT Prompting (Chain-of-Thought), позволяющий моделировать процесс рассуждений, и Self-Reflection, обеспечивающий самоанализ и исправление ошибок. В дополнение к этим техникам, применяются два типа памяти: Text Map Memory, хранящая пространственную информацию об окружении в виде текстовых описаний, и Text Summarization Memory, сохраняющая краткие текстовые выжимки из наблюдений. Комбинированное использование этих методов позволяет агентам более эффективно планировать маршруты и адаптироваться к изменяющейся обстановке, что приводит к существенному улучшению результатов выполнения задач.
В базовой конфигурации, платформа VLN-MME, использующая модель Qwen2.5-VL-7B, демонстрирует показатель успешности в 27.5%. Данный результат увеличивается при использовании внешней поддержки, представленной в виде “Оракула”, что свидетельствует о потенциале повышения эффективности системы за счет интеграции механизмов высокоуровневого рассуждения и планирования. Наблюдаемый рост успешности подтверждает, что предоставление агенту доступа к более сложным когнитивным функциям может значительно улучшить его способность к успешному выполнению задач в области визуальной навигации и понимания естественного языка.
Тестируем на прочность: оценка производительности на стандартных наборах данных
Для оценки эффективности разработанной системы VLN-MME проводилось тестирование на общепризнанных наборах данных для навигации по визуальным инструкциям, включая R2R, REVERIE и ObjectNav. Использование этих стандартизированных наборов данных позволяет объективно сравнить производительность VLN-MME с другими мультимодальными большими языковыми моделями (MLLM) в решении задач визуальной навигации. Такой подход обеспечивает прозрачность и воспроизводимость результатов, способствуя дальнейшему развитию исследований в области искусственного интеллекта и робототехники, ориентированных на взаимодействие с окружающим миром.
Исследования показали, что предложенная архитектура демонстрирует высокую эффективность в задачах навигации по визуальным инструкциям. В частности, применение передовых методов рассуждений и механизмов памяти значительно улучшает результаты выполнения задач. Это подтверждается успешным прохождением стандартных наборов данных, используемых для оценки систем визуальной навигации, что позволяет сравнивать различные подходы и оценивать прогресс в данной области. Достигнутое улучшение производительности указывает на перспективность использования данных технологий для создания более надежных и интеллектуальных систем навигации, способных эффективно взаимодействовать с окружающей средой на основе визуальной информации и инструкций.
Анализ ошибок, допущенных системой в процессе навигации, выявил преобладание циклических ошибок — 106 из 131 зафиксированной ошибки были связаны с повторением одних и тех же действий, что указывает на существенные трудности в области пространственного мышления и последовательного принятия решений. Данный результат подчеркивает необходимость совершенствования алгоритмов, отвечающих за планирование маршрута и отслеживание пройденного пути, чтобы избежать повторения одних и тех же участков и обеспечить эффективное достижение цели. Устранение этих циклических ошибок представляется ключевым шагом к повышению надежности и точности систем навигации в реальных условиях.
Взгляд в будущее: к адаптивным и разумным агентам воплощенного ИИ
Модульная архитектура VLN-MME предоставляет возможность создания обобщенных агентов для навигации по визуальным инструкциям (VLN), способных адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся окружениям и задачам. Вместо жестко запрограммированных решений, система разбита на отдельные, взаимозаменяемые компоненты, каждый из которых отвечает за определенный аспект навигации — например, восприятие окружения, интерпретацию инструкций или планирование маршрута. Такой подход позволяет агенту быстро перестраиваться и эффективно функционировать в незнакомых условиях, используя уже обученные модули и адаптируя их к новым требованиям. Гибкость архитектуры позволяет легко масштабировать систему, добавляя новые возможности и улучшая производительность без необходимости полной переработки, что открывает перспективы для создания действительно интеллектуальных и приспособляемых агентов, способных решать широкий спектр задач в реальном мире.
Исследователи все чаще отдают предпочтение оценке агентов искусственного интеллекта непосредственно в реальных условиях, отказавшись от традиционного использования симуляторов. Такой подход позволяет выявить недостатки и уязвимости, которые могут остаться незамеченными в контролируемой виртуальной среде. Приоритет реальной оценки стимулирует создание более надежных и устойчивых систем, способных адаптироваться к непредсказуемым обстоятельствам и шуму, характерным для реального мира. Отказ от симуляторов не только повышает практическую ценность разрабатываемых агентов, но и способствует развитию методов, обеспечивающих их безотказную работу в сложных и динамичных окружениях, приближая создание действительно интеллектуальных и полезных систем искусственного интеллекта.
Полученные в ходе исследования результаты открывают новые перспективы для создания более совершенных систем воплощенного искусственного интеллекта, способных к сложному рассуждению и взаимодействию с окружающей средой. Анализ архитектуры и методов обучения, продемонстрированных в работе, позволяет глубже понять принципы построения адаптивных агентов, способных не просто выполнять заданные команды, но и самостоятельно принимать решения в динамически меняющихся условиях. Данные выводы могут быть использованы для разработки интеллектуальных роботов, виртуальных помощников и других автономных систем, которые смогут эффективно функционировать в реальном мире, решая сложные задачи и взаимодействуя с людьми естественным образом. Особое внимание уделяется возможности интеграции полученных знаний в системы, требующие не только восприятия и понимания окружающей среды, но и способности к планированию, обучению на собственном опыте и адаптации к новым ситуациям.
В рамках исследования VLN-MME, посвящённого диагностике Multimodal Large Language Models, становится очевидным, что элегантность архитектуры часто разбивается о суровую реальность навигации в пространстве. Модели, демонстрирующие впечатляющие результаты в лабораторных условиях, спотыкаются о необходимость долгосрочного планирования и точной интерпретации визуальной информации. Как метко заметил Эндрю Ын: «Мы находимся в моменте, когда лучшие модели всё ещё ошибаются в простых вещах». И это не провал, а закономерность. Продакшен всегда найдет способ выявить слабые места, а долгосрочное планирование, являющееся ключевым аспектом исследования VLN-MME, лишь подтверждает эту истину: каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.
Что дальше?
Представленный фреймворк VLN-MME, безусловно, полезен для диагностики «слабых мест» мультимодальных больших языковых моделей в задачах навигации. Однако, как и в большинстве случаев, выявление проблемы — лишь половина дела. Полагать, что исправление этих недостатков путем простого увеличения размера модели или добавления новых обучающих данных — наивный подход. Скорее всего, это лишь отсрочит неизбежное столкновение с ограничениями, заложенными в самой архитектуре и принципах обучения.
Вместо гонки за параметрами, вероятно, стоит переосмыслить саму парадигму. «Эмбодид AI» обещает многое, но слишком часто упирается в неспособность адекватно моделировать реальный мир. Настоящий прогресс потребует не просто улучшения алгоритмов планирования, а создания систем, способных к адаптации и обучению в реальном времени, без необходимости переобучения на каждом новом окружении. Иначе, все эти «умные» агенты останутся лишь сложными, но хрупкими конструкциями, рушащимися при первом же столкновении с непредсказуемостью.
Иногда лучше монолит, чем сто микросервисов, каждый из которых врёт. В конечном счёте, всё сведётся к компромиссу между сложностью и надёжностью. И, вероятнее всего, этот компромисс будет склоняться в сторону простоты.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24851.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Вопросы по PDF: Новый вызов для искусственного интеллекта
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- От принципа Ферма к нейронным сетям: новый взгляд на вариационную физику
- Белки под присмотром ИИ: новый подход к пониманию их функций
- Оптический Искусственный Интеллект: Новый Взгляд на Энергоэффективность
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Машинное обучение и тайны модулярности
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
2026-01-03 00:36