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ROCKET-1:透過視覺時間上下文提示,掌握開放世界互動


核心概念
本文提出了一種名為 ROCKET-1 的新型分層代理架構,透過視覺時間上下文提示,有效地將視覺語言模型的空間理解能力應用於具身決策,在開放世界互動任務中展現出優於基準方法的顯著效能。
摘要

書目資訊

Cai, S., Wang, Z., Lian, K., Mu, Z., Ma, X., Liu, A., & Liang, Y. (2024). ROCKET-1: Master Open-World Interaction with Visual-Temporal Context Prompting. arXiv preprint arXiv:2410.17856v1.

研究目標

本研究旨在解決具身代理在開放世界環境中進行互動的挑戰,特別是將視覺語言模型 (VLM) 的能力轉移到需要空間理解的具身決策任務中。

方法

  • 視覺時間上下文提示: 作者提出了一種新的通訊協定,稱為視覺時間上下文提示,允許高階推理器透過在過去和現在的視覺觀察中應用物件分割來突出顯示感興趣的區域,並透過一組技能原語傳達互動類型提示。
  • ROCKET-1 架構: 作者開發了一個名為 ROCKET-1 的低階策略,它使用視覺觀察和推理器提供的分割作為任務提示,以因果關係預測動作。ROCKET-1 採用 Transformer 架構來建模觀察之間的時間依賴關係,並透過整合最先進的視訊分割模型 SAM-2 來增強其物件追蹤能力。
  • 反向軌跡重新標記: 作者提出了一種反向軌跡重新標記方法,可以使用預先訓練的 SAM 模型以反向時間順序有效地生成分割註釋,從而促進 ROCKET-1 訓練資料集的創建。

主要發現

  • ROCKET-1 在 Minecraft 互動基準測試中始終優於所有基準,證明了視覺時間上下文提示在傳達空間資訊方面的有效性。
  • ROCKET-1 + Molmo 在需要零樣本泛化能力的任務中表現出色,例如「將橡木門放置在鑽石塊上」任務,突出了其泛化能力。
  • 在需要複雜推理能力的長期任務中,與基於語言、未來圖像和潛在代碼的通訊協定相比,基於視覺時間上下文的 ROCKET-1 方法顯著提高了成功率。

主要結論

  • 視覺時間上下文提示是一種有效的通訊協定,可以彌合高階推理器和低階策略之間的空間資訊差距。
  • ROCKET-1 是一種強大的物件分割條件策略,能夠在開放世界環境中與物件進行即時互動。
  • 將 ROCKET-1 與先進的 VLM 整合可以產生能夠解決複雜、長期任務的強大具身代理。

意義

這項研究顯著推進了具身代理在開放世界環境中互動的能力,為開發更強大、更通用的 AI 系統鋪平了道路。

局限性和未來研究

  • ROCKET-1 無法與視野之外或以前從未遇到過的物件互動,這限制了其在某些任務中的效率。
  • 未來的工作可以探索增強 ROCKET-1 探索和處理新物件能力的方法,從而減少對推理器頻繁干預的需求。
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統計資料
ROCKET-1 + Molmo 在「將橡木門放置在鑽石塊上」任務中達到了 91% 的成功率。 在「牛排」任務中,與基準方法相比,基於視覺時間上下文的 ROCKET-1 方法的成功率提高了 35%。 在「羊毛染色」任務中,基於視覺時間上下文的 ROCKET-1 方法達到了 75% 的成功率,而所有先前的基準方法均告失敗。
引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Shaofei Cai,... arxiv.org 10-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.17856.pdf
ROCKET-1: Master Open-World Interaction with Visual-Temporal Context Prompting

深入探究

如何進一步增強 ROCKET-1 的探索能力,使其能夠更有效地與視野之外或未知的物件互動?

為了增強 ROCKET-1 的探索能力,使其能與視野外或未知物件互動,可以考慮以下幾個方向: 整合記憶與預測機制: 記憶: 為 ROCKET-1 引入外部記憶體,用於儲存過去觀察到的環境資訊、物件位置和互動歷史。這可以透過例如記憶網路 (Memory Networks) 或神經圖靈機 (Neural Turing Machines) 等技術實現。當接收到與未知物件互動的指令時,ROCKET-1 可以查詢記憶體中相關的環境資訊,例如該物件可能出現的位置或與其相關的其他物件,進而引導其探索行為。 預測: 結合環境模型和預測模型,例如世界模型 (World Model) 或基於模型的強化學習 (Model-based Reinforcement Learning),讓 ROCKET-1 能預測不同行動可能導致的環境變化和物件出現的可能性,從而更有效地規劃探索路線,尋找目標物件。 引入好奇心和主動學習: 好奇心: 設計獎勵機制,鼓勵 ROCKET-1 主動探索未知區域和與新物件互動。例如,可以根據觀察到的新場景或物件給予獎勵,激勵其探索行為。 主動學習: 讓 ROCKET-1 能夠主動向高階推理器 (例如 GPT-4o) 提出問題,請求提供關於未知物件或區域的資訊,例如 "哪裡可以找到羊?" 或 "這個東西是什麼?"。 多感官資訊融合: 現有的 ROCKET-1 主要依賴視覺資訊。可以考慮整合其他感官資訊,例如聽覺、觸覺等,幫助其感知視野外的物件。例如,聲音可以提供物件位置的線索,而觸覺可以幫助其理解物件的材質和形狀。 強化學習與模仿學習的結合: 目前的 ROCKET-1 主要採用模仿學習訓練。可以考慮結合強化學習方法,例如分層強化學習 (Hierarchical Reinforcement Learning) 或目標條件強化學習 (Goal-conditioned Reinforcement Learning),讓 ROCKET-1 在與環境互動過程中不斷學習和優化探索策略。 透過以上改進,ROCKET-1 將能更有效地探索環境,與視野之外或未知的物件互動,進一步提升其在開放世界環境中的能力。

在更複雜、更逼真的環境(例如機器人操作或自動駕駛)中,視覺時間上下文提示的有效性和可擴展性如何?

在更複雜、更逼真的環境中,視覺時間上下文提示的有效性和可擴展性會面臨以下挑戰和機遇: 挑戰: 高維度狀態空間和動作空間: 機器人操作和自動駕駛的狀態空間和動作空間遠比 Minecraft 複雜,需要處理更多維度的資訊和更精細的動作控制。這對視覺時間上下文提示的設計和學習提出了更高的要求。 環境的動態性和部分可觀測性: 真實世界環境充滿動態變化,例如行人、車輛的移動,以及光照、天氣的變化。同時,感測器只能獲取環境的部分資訊,存在部分可觀測性問題。這些因素都增加了視覺時間上下文提示的難度。 安全性考量: 在真實世界中,錯誤的決策可能導致嚴重後果。因此,需要確保視覺時間上下文提示的安全性,避免產生危險行為。 機遇: 豐富的感官資訊: 真實世界提供了比虛擬環境更豐富的感官資訊,例如聲音、觸覺、雷達、激光雷達等。可以利用多感官資訊融合,彌補單一視覺資訊的不足,提高視覺時間上下文提示的魯棒性和準確性。 大規模真實數據: 自動駕駛和機器人領域擁有大量的真實數據,可以利用這些數據訓練更強大的視覺時間上下文提示模型,提高其泛化能力。 模擬環境: 可以使用高保真度的模擬環境,例如 CARLA、Gazebo 等,在安全可控的環境中訓練和測試視覺時間上下文提示模型,降低真實世界實驗的成本和風險。 可擴展性: 為了提高視覺時間上下文提示在複雜環境中的可擴展性,可以考慮以下方向: 模組化設計: 將視覺時間上下文提示模組化,使其可以靈活地與其他模組組合,例如路徑規劃、決策、控制等模組。 遷移學習: 利用遷移學習技術,將在模擬環境或簡單任務中訓練好的模型遷移到更複雜的環境或任務中,加速模型訓練和提高性能。 分層強化學習: 將複雜任務分解成多個子任務,利用分層強化學習方法訓練不同層級的策略,提高學習效率和泛化能力。 總之,視覺時間上下文提示在更複雜、更逼真的環境中面臨著挑戰,但也充滿機遇。透過克服這些挑戰,並利用好現有機遇,視覺時間上下文提示有望在機器人操作、自動駕駛等領域發揮重要作用。

如果將 ROCKET-1 的視覺時間上下文提示與其他模態(例如聽覺或觸覺)相結合,是否可以進一步提高具身代理的效能?

將 ROCKET-1 的視覺時間上下文提示與其他模態(例如聽覺或觸覺)相結合,絕對可以進一步提高具身代理的效能。理由如下: 彌補視覺資訊的不足: 視覺資訊有其局限性,例如容易受到光線、遮擋等因素影響。 聽覺可以幫助代理感知視野外的物件或事件,例如聽到腳步聲可以判斷附近有人。 觸覺可以提供物件材質、形狀等資訊,幫助代理更好地理解環境和物件。 提供更豐富的環境資訊: 多模態資訊融合可以為代理提供更全面、更豐富的環境資訊,幫助其更好地理解環境、做出更準確的決策。 例如,結合視覺和聽覺資訊,代理可以更容易地識別出正在說話的人,並理解其語義。 提高代理的泛化能力: 在訓練過程中使用多模態資訊,可以使代理學習到更魯棒、更泛化的表徵,提高其應對不同環境和任務的能力。 例如,在模擬環境中訓練的代理,如果只使用視覺資訊,可能會難以適應真實世界的複雜環境。但如果在訓練過程中加入聽覺和觸覺資訊,則可以提高其在真實世界中的適應能力。 具體實現方式: 多模態資訊融合: 可以使用多模態資訊融合技術,例如注意力機制、圖神經網路等,將不同模態的資訊整合到 ROCKET-1 的視覺時間上下文提示中。 多模態預訓練: 可以使用多模態數據集對 ROCKET-1 進行預訓練,使其學習到更豐富的視覺、聽覺和觸覺表徵。 多模態強化學習: 可以設計多模態獎勵函數,鼓勵代理利用多模態資訊探索環境、完成任務。 總之,將 ROCKET-1 的視覺時間上下文提示與其他模態相結合,可以有效彌補單一模態的不足,提高代理的感知能力、決策能力和泛化能力,使其在更廣泛的任務和環境中表現更出色。
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