Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет агентам активно исследовать трехмерные сцены и рассуждать о пространстве, значительно улучшая ответы на вопросы и масштабируемость.
В статье представлена методика Chain-of-View Prompting (CoV) для улучшения пространственного мышления и ответов на вопросы в трехмерных сценах без дополнительного обучения.
Ограниченные возможности современных визуально-языковых моделей в восприятии трехмерных сцен затрудняют ответы на вопросы, требующие анализа пространственных отношений. В статье ‘CoV: Chain-of-View Prompting for Spatial Reasoning’ предложен новый подход, Chain-of-View (CoV), позволяющий агентам активно исследовать окружение, выбирая оптимальные точки обзора для решения задач, связанных с пониманием 3D-сцен. Эксперименты показали, что CoV значительно повышает точность ответов на вопросы, требующие пространственного рассуждения, без дополнительного обучения модели. Способны ли подобные методы открыть новые горизонты в области воплощенного искусственного интеллекта и робототехники?
Преодолевая Ограничения Визуального Рассуждения в Трехмерных Средах
Традиционные визуальные языковые модели (VLMs) демонстрируют значительные трудности при выполнении задач, требующих исследования и взаимодействия с трехмерными средами. В отличие от способности обрабатывать статические изображения и отвечать на вопросы о них, VLMs испытывают сложности при активном поиске информации в динамичных 3D-пространствах. Их архитектура, как правило, оптимизирована для анализа готовых визуальных данных, а не для планирования последовательности действий, необходимых для навигации, манипулирования объектами или сбора информации в сложных виртуальных мирах. Это ограничивает их применение в таких областях, как робототехника, виртуальная реальность и интерактивные игры, где требуется активное взаимодействие агента с окружающей средой и принятие решений на основе полученных данных.
Исследования показывают, что современные визуальные модели, способные отвечать на вопросы о содержании изображения, часто терпят неудачу в ситуациях, требующих активного исследования окружающей среды. Простое предоставление визуальной информации недостаточно для эффективного решения задач в трехмерном пространстве; агенты должны самостоятельно искать необходимую информацию, перемещаясь и взаимодействуя с окружением. Это подчеркивает ограничения пассивного наблюдения и необходимость разработки моделей, способных к целенаправленному поиску данных, аналогично тому, как это делают люди, исследуя незнакомую обстановку и формируя полное представление о ней.
Chain-of-View: Активное Рассуждение в Трехмерном Пространстве
Метод Chain-of-View (CoV) предполагает двухэтапный процесс обработки 3D-сцен. На первом этапе агент определяет и выбирает наиболее релевантные области для наблюдения. Второй этап заключается в уточнении и детализации информации, полученной из выбранных областей. Этот подход позволяет агенту целенаправленно фокусироваться на ключевых аспектах сцены, избегая обработки избыточной информации и повышая эффективность анализа. Фактически, агент активно управляет своим «зрением», выбирая оптимальные точки обзора для получения необходимых данных.
В основе данной системы лежит взаимодействие двух агентов: агента выбора вида (View Selection Agent) и агента CoV (Chain-of-View Agent). Агент выбора вида отвечает за определение наиболее информативных областей 3D-сцены для дальнейшего анализа. Затем, агент CoV обрабатывает полученные данные, формируя умозаключения и предоставляя обратную связь агенту выбора вида. Этот цикл “действие-рассуждение” повторяется итеративно, позволяя системе последовательно уточнять понимание сцены и фокусироваться на релевантных деталях, что приводит к улучшению общей производительности и точности.
В отличие от пассивных визуально-языковых моделей (VLM), Chain-of-View (CoV) предоставляет агентам возможность активно управлять процессом наблюдения. Традиционные VLM получают информацию только из предоставленных изображений или сцен, в то время как CoV позволяет агенту целенаправленно выбирать интересующие области для дальнейшего изучения. Это достигается путем итеративного процесса выбора вида и последующего уточнения, что имитирует подход человека к исследованию окружающей среды, когда внимание фокусируется на наиболее релевантных деталях для получения полного понимания ситуации.
Подтверждение Эффективности Chain-of-View на Стандартных Наборах Данных
Метод Chain-of-View продемонстрировал высокую эффективность на эталонных наборах данных SQA3D, ScanQA и OpenEQA, превосходя существующие подходы в задачах, требующих понимания контекста и пространственного мышления. Результаты показывают, что данный метод обеспечивает более точные ответы в ситуациях, где необходимо учитывать трехмерное окружение и взаимосвязи между объектами. Превосходство над другими методами подтверждается на различных типах вопросов, требующих анализа и интерпретации трехмерных сцен, что свидетельствует о надежности и универсальности подхода Chain-of-View в задачах ситуационного рассуждения.
Оценка разработанного фреймворка с использованием различных визуальных языковых моделей (VLMs), включая LLaVA-3D, Qwen3-VL-Flash и Gemini-2.5-Flash, подтвердила его универсальность и надежность. В ходе экспериментов на бенчмарке OpenEQA была достигнута средняя величина улучшения в 11.56% по сравнению с существующими подходами. Это демонстрирует способность фреймворка эффективно работать с различными архитектурами VLM и обеспечивать повышение точности ответов на вопросы, требующие пространственного рассуждения.
В ходе оценки на бенчмарке OpenEQA, модель Qwen3-VL-Flash продемонстрировала максимальное улучшение в 13.62% при использовании предложенного подхода Chain-of-View. Данный результат подтверждает эффективность разработанного фреймворка в сочетании с различными большими языковыми моделями (LLM) и указывает на его способность повышать точность ответов на вопросы, требующие пространственного рассуждения и понимания 3D-сцен.
Использование 3D-представления сцены в качестве основы для рассуждений обеспечивает более детальное понимание пространственных взаимосвязей и взаимодействий между объектами. В отличие от традиционных подходов, работающих с 2D-изображениями или текстовыми описаниями, 3D-представление предоставляет модели возможность оперировать полным объёмным описанием окружения. Это позволяет учитывать глубину, ориентацию и взаимное расположение объектов, что критически важно для задач, требующих понимания физических отношений, таких как определение доступности объектов, предсказание траекторий движения или решение задач на пространственное воображение. В результате, модели, использующие 3D-представления, демонстрируют повышенную точность и надёжность в задачах, связанных с ситуационным мышлением и рассуждениями о физическом мире.
К Созданию Более Интеллектуальных Агентов, Действующих в Реальном Мире
Метод «Цепочка Взгляда» позволяет агентам эффективно решать сложные задачи в реальных условиях благодаря стимулированию активного исследования окружающей среды. Вместо пассивного восприятия, агент активно формирует последовательность «взглядов» — направленных действий по изучению наиболее информативных участков сцены. Такой подход имитирует процесс, происходящий при решении задач человеком, где активное исследование и сбор информации предшествуют принятию решения. Агент не просто реагирует на текущие данные, но и предвидит, какие области необходимо изучить для достижения цели, тем самым повышая свою способность адаптироваться к сложным и динамичным условиям. Данная стратегия позволяет агентам не только справляться с задачами, требующими визуального анализа, но и эффективно планировать свои действия в пространстве, что является ключевым фактором для успешного функционирования в реальном мире.
В основе разработанного подхода лежит принцип итеративного уточнения и последовательности действий, тесно связанный с концепцией эффективного интеллекта. Вместо однократного принятия решения, система последовательно анализирует ситуацию, выполняет действие, оценивает результат и, на основе полученной информации, корректирует дальнейший план. Этот цикл «действие-рассуждение» позволяет агенту не только решать сложные задачи, но и адаптироваться к изменяющимся условиям, оптимизируя свою деятельность на каждом этапе. Такой подход имитирует когнитивные процессы, присущие живым организмам, и позволяет достичь большей эффективности и гибкости в реальных условиях, приближая искусственный интеллект к принципам естественного интеллекта.
Дальнейшие усовершенствования, включая технологию Test-Time Scaling, продемонстрировали ощутимый прирост эффективности агентов. В ходе экспериментов зафиксировано среднее увеличение производительности на 2.51% при увеличении количества выполняемых действий. При использовании модели Gemini-2.5-Flash, максимальное улучшение составило 3.73%, что свидетельствует о способности системы к адаптации и повышению точности выполнения задач по мере увеличения сложности и продолжительности взаимодействия с окружающей средой. Эти результаты подтверждают перспективность использования подобных методов для создания более интеллектуальных и эффективных автономных агентов.
Полученные результаты подчеркивают значительный потенциал агентов к обучению и адаптации в динамически меняющихся условиях. Способность к итеративному улучшению и планированию действий, продемонстрированная в ходе исследований, позволяет им эффективно функционировать даже в сложных и непредсказуемых средах. Наблюдаемое повышение производительности — в среднем на 2.51% при увеличении числа шагов действия, и до 3.73% на модели Gemini-2.5-Flash — свидетельствует о перспективности данного подхода для создания действительно интеллектуальных агентов, способных к самостоятельному обучению и эффективному решению задач в реальном времени. Это открывает широкие возможности для применения подобных систем в различных областях, от робототехники до автоматизированного управления и принятия решений.
Исследование демонстрирует, что эффективное взаимодействие с трёхмерным пространством требует не просто восприятия, но и активного исследования окружения. Подход Chain-of-View Prompting (CoV) подчеркивает важность выбора оптимальных точек обзора для последовательного решения задач, что позволяет агентам лучше понимать сцену и действовать в ней. Как однажды заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен быть ориентирован на человека, чтобы действительно улучшить нашу жизнь». Это особенно верно в контексте пространственного мышления, где способность агента «видеть» и рассуждать подобно человеку открывает новые возможности для взаимодействия с окружающим миром и решения сложных задач, требующих понимания трёхмерной структуры.
Куда же дальше?
Представленный подход, позволяющий агентам активно исследовать трёхмерное пространство и формировать последовательность действий на основе выбора оптимальных точек обзора, безусловно, демонстрирует элегантность решения. Однако, истинная гармония между формой и функцией требует признания, что текущая реализация — лишь первый шаг. Полагаться исключительно на выбор «информативных» точек обзора — несколько упрощённо. Необходимо учитывать, что сама «информативность» субъективна и контекстуальна. Следующим этапом представляется разработка механизмов, позволяющих агенту оценивать не только содержание точки обзора, но и её потенциальную ценность для достижения конечной цели, предвидя последствия каждого действия.
Крайне важно преодолеть зависимость от заранее определённых действий. Истинный интеллект проявляется в способности импровизировать, адаптироваться к неожиданностям и генерировать новые стратегии. Современные модели часто демонстрируют поразительную способность к запоминанию, но настоящая креативность требует способности к обобщению и применению знаний в совершенно новых ситуациях. Необходимо исследовать возможности интеграции механизмов обучения с подкреплением, позволяющих агенту самостоятельно оптимизировать свою стратегию исследования пространства.
И, наконец, не стоит забывать о фундаментальной проблеме: восприятие трёхмерного мира — сложный процесс, требующий не только визуальной информации, но и понимания физических свойств объектов, их взаимосвязей и контекста. Простое увеличение количества точек обзора не решит проблему неполноты информации. Следующим вызовом представляется разработка моделей, способных строить целостную картину мира на основе неполных и противоречивых данных, используя принципы вероятностного рассуждения и байесовского вывода.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05172.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Вопросы по PDF: Новый вызов для искусственного интеллекта
- Диффузия против Квантов: Новый Взгляд на Факторизацию
- Квантовое превосходство в простых вычислениях: Разделение QAC0 и AC0
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Сжатый код: как оптимизация влияет на «мышление» языковых моделей
- Белки под присмотром ИИ: новый подход к пониманию их функций
- От принципа Ферма к нейронным сетям: новый взгляд на вариационную физику
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
2026-01-10 16:04