Зрение и действие: как не потерять понимание в робототехнике

от

Автор: Денис Аветисян

Исследование посвящено проблеме сохранения визуального понимания в моделях, объединяющих зрение, язык и действия, при адаптации к новым задачам робототехники.

🚀 Квантовые новости

Подключайся к потоку квантовых мемов, теорий и откровений из параллельной вселенной.
Только сингулярные инсайты — никакой скуки.

Присоединиться к каналу
Проецируя промежуточные визуальные признаки на нормализованную сферу и выравнивая их с обучающими эмбеддингами, система сохраняет визуальную семантику и значительно улучшает обобщающую способность за пределами стандартных методов обучения с подкреплением, как демонстрируется сравнением по трем осям обобщения на Simpler-based бенчмарке (Liu et al., 2025).
Проецируя промежуточные визуальные признаки на нормализованную сферу и выравнивая их с обучающими эмбеддингами, система сохраняет визуальную семантику и значительно улучшает обобщающую способность за пределами стандартных методов обучения с подкреплением, как демонстрируется сравнением по трем осям обобщения на Simpler-based бенчмарке (Liu et al., 2025).

Предложена методика выравнивания визуальных представлений для улучшения обобщающей способности моделей ‘зрение-язык-действие’ при переходе к новым задачам в робототехнике.

Несмотря на успехи моделей Видение-Язык-Действие (VLA) в робототехнике, сохранение исходных знаний и представлений, унаследованных от предобученных моделей Видение-Язык, остается неясным. В работе ‘Don’t Blind Your VLA: Aligning Visual Representations for OOD Generalization’ проводится систематическое исследование деградации визуальных представлений при адаптации VLA к задачам действия. Показано, что наивная тонкая настройка для действий приводит к ухудшению качества визуальных представлений, однако предложенный метод выравнивания позволяет смягчить эту деградацию и повысить обобщающую способность модели в нераспределенных сценариях. Какие еще стратегии позволят эффективно передавать и сохранять знания в мультимодальных моделях, расширяя их возможности в реальном мире?

Мосты Понимания: Визуально-Языковые Модели

Недавние успехи в создании крупномасштабных мультимодальных наборов данных позволили создать визуально-языковые модели (VLM) с впечатляющей способностью к кросс-модальному пониманию. Эти модели открывают новые возможности для взаимодействия человека и машины, связывая язык с визуальным восприятием. Однако, адаптация к задачам, требующим физических действий, остаётся сложной. Необходимо преобразование знаний в визуально-языковые агенты (VLA), способные к надежному предсказанию действий.

Визуализация t-SNE показывает, что модели Qwen2.5-VL и PrismaticVLM сохраняют чётко разделенные кластеры для целевых объектов, в то время как OpenVLA демонстрирует значительное перекрытие классов, что указывает на то, что тонкая настройка для действий приводит к коллапсу представлений.
Визуализация t-SNE показывает, что модели Qwen2.5-VL и PrismaticVLM сохраняют чётко разделенные кластеры для целевых объектов, в то время как OpenVLA демонстрирует значительное перекрытие классов, что указывает на то, что тонкая настройка для действий приводит к коллапсу представлений.

Успех требует не только понимания контента, но и способности генерировать действия в реальном мире, что является ключевой задачей в робототехнике и искусственном интеллекте. Хаос данных и неопределённость действий – не препятствия, а отражение скрытой структуры возможностей.

Цена Адаптации: Коллапс Представлений

Критическим узким местом при передаче знаний от VLM к VLA является коллапс представления – сжатие разнообразных признаков в узкое пространство. Это снижает способность к обобщению на новых сценариях. Традиционные методы контролируемого обучения, эффективные на начальном этапе, зачастую усугубляют коллапс представления, снижая способность к обобщению.

Сравнение карт внимания показывает, что наиболее сильное и семантически обоснованное внимание сосредоточено в средних слоях, при этом OpenVLA, настроенный предложенным методом OpenVLA Align, сохраняет объектно-ориентированный фокус в картах внимания, в то время как стандартный OpenVLA SFT демонстрирует рассеянные и шумные паттерны, указывающие на потерю визуально-языковой привязки.
Сравнение карт внимания показывает, что наиболее сильное и семантически обоснованное внимание сосредоточено в средних слоях, при этом OpenVLA, настроенный предложенным методом OpenVLA Align, сохраняет объектно-ориентированный фокус в картах внимания, в то время как стандартный OpenVLA SFT демонстрирует рассеянные и шумные паттерны, указывающие на потерю визуально-языковой привязки.

Проблема особенно заметна в сложных сценариях, требующих тонкого понимания визуальных деталей. Неспособность сохранять разнообразные представления приводит к потере информации и снижению точности.

Якорь Знаний: Выравнивание Визуальных Представлений

Выравнивание визуальных представлений предлагает решение для стабилизации обучения VLA. Подход заключается в привязке визуальных представлений VLA к предварительно обученному ‘Teacher Encoder’, используя накопленную семантическую информацию и предотвращая потерю деталей.

Примеры из набора задач VL-Think демонстрируют эпизоды захвата и размещения, в которых агент должен разместить объект на доске, соответствующий заданной концепции, такой как цвет, число, символ или категория.
Примеры из набора задач VL-Think демонстрируют эпизоды захвата и размещения, в которых агент должен разместить объект на доске, соответствующий заданной концепции, такой как цвет, число, символ или категория.

Сохранение связи с визуальным пространством смягчает коллапс представлений и повышает способность к обобщению. Эксперименты демонстрируют прирост обобщающей способности до 10% относительно наивного обучения с подкреплением.

Проверка Выравнивания: Строгие Методы Оценки

Набор задач VL-Think предоставляет основу для оценки переноса знаний от VLM к моделям визуального рассуждения. Этот подход позволяет исследовать способность VLA применять визуальные знания к новым задачам, требующим рассуждений.

Метод линейной пробы, в сочетании с картами внимания, обеспечивает детальный анализ выученных представлений и качества визуального обоснования. Анализ карт внимания позволяет определить, на какие области изображения VLA фокусируется, что помогает оценить эффективность использования визуальной информации.

Эти методы подтверждают, что выравнивание визуальных представлений не только сохраняет знания, но и улучшает производительность VLA в широком спектре сложных задач. Улучшение качества представлений и статистическая значимость подтверждают эффективность подхода.

К Воплощённому Интеллекту: Значение и Направления Развития

Гипотеза о платоническом представлении предполагает, что VLM и VLA сходятся к общему латентному пространству представлений, что подтверждает возможность переноса знаний между ними – ключевой шаг к созданию универсальных систем искусственного интеллекта.

Сохранение визуальных знаний посредством выравнивания имеет решающее значение для создания VLA, способных эффективно функционировать в реальных условиях, корректно интерпретируя визуальную информацию и используя её для достижения целей, даже в условиях неопределённости.

Будущие исследования должны быть направлены на расширение этих методов для решения более сложных задач и изучение новых стратегий выравнивания. Дальнейшее развитие этих подходов позволит повысить устойчивость и адаптивность VLA моделей, открывая новые возможности. Каждое правило, кажущееся незыблемым, таит в себе вопрос: что произойдёт, если мы его нарушим?

Исследование демонстрирует, что существующие модели, обученные на больших объемах данных, часто теряют способность к обобщению при адаптации к новым задачам в робототехнике. Авторы предлагают метод выравнивания визуальных представлений, позволяющий сохранить фундаментальное понимание взаимосвязи между зрением и языком. Этот подход перекликается с мыслями Блеза Паскаля: “Всякое знание есть самообман”. Действительно, кажущееся знание, приобретенное моделью в процессе обучения, может оказаться обманчивым, если не поддерживать и не адаптировать базовые представления. Выравнивание визуальных признаков, предложенное в работе, можно рассматривать как способ противодействия этой иллюзии, обеспечивая более надежную и гибкую систему восприятия, способную к эффективному переносу знаний в новые контексты, а значит и к более глубокому пониманию реальности.

Что дальше?

Представленные исследования, безусловно, демонстрируют уязвимость моделей «Видение-Язык-Действие» при адаптации к новым задачам. Утверждение о «выравнивании» визуальных представлений, хоть и эффективное, лишь временно маскирует фундаментальную проблему: модель, обученная на определённом распределении данных, стремится сохранить его даже тогда, когда это вредит способности к обобщению. Это напоминает попытку починить сломанный механизм, не понимая принципов его работы – лишь временное облегчение симптомов, а не избавление от болезни.

Следующим шагом видится не просто улучшение методов выравнивания, а разработка принципиально новых архитектур, способных к динамической адаптации представлений. Модели, которые не просто запоминают соответствия, а активно «переосмысливают» визуальную информацию в контексте текущей задачи. Иначе говоря, системы, способные к «реверс-инжинирингу» собственной логики, осознающие собственные ограничения и активно работающие над их преодолением.

В конечном счёте, истинный прогресс потребует отказа от представления об обучении как о накоплении знаний. Скорее, это процесс постоянной деконструкции и реконструкции, признание того, что любая «истина» – это лишь временное приближение, требующее постоянной проверки и переосмысления. Иначе, модели останутся лишь сложными эмуляторами, а не истинно разумными системами.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.25616.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-05 18:25