AutoS$^2$earch: Unlocking the Reasoning Potential of Large Models for Web-based Source Search

📄 arXiv: 2502.09913v1 📥 PDF

作者: Zhengqiu Zhu, Yatai Ji, Jiaheng Huang, Yong Zhao, Sihang Qiu, Rusheng Ju

分类: cs.AI, cs.HC

发布日期: 2025-02-14

💡 一句话要点

AutoS$^2$earch：利用大模型进行Web环境下的零样本源搜索

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 零样本学习 Web搜索 多模态学习 链式思考 自动化 风险控制

📋 核心要点

  1. 现有Web系统集成源搜索能力面临挑战，依赖人工成本高、响应慢，难以满足时效性要求。
  2. AutoS$^2$earch利用大型模型，通过链式思考提示，模拟人类推理，实现Web环境下的零样本源搜索。
  3. 实验表明，AutoS$^2$earch性能接近人-AI协作，无需依赖众包，为工业应用提供新思路。

📝 摘要（中文）

本文提出AutoS$^2$earch，一个利用大型模型在Web应用中进行零样本源搜索的新框架。该框架旨在解决风险控制和工业安全领域中，将源搜索能力有效集成到Web管理系统中的挑战。AutoS$^2$earch运行在一个简化的、基于Web显示的视觉环境中，并采用链式思考提示来模拟人类推理。多模态大型语言模型（MLLMs）动态地将视觉观察转换为语言描述，使LLM能够对四个方向性选择进行语言推理。实验结果表明，AutoS$^2$earch的性能几乎与人-AI协作源搜索相当，同时消除了对众包劳动力的依赖。该研究为在其他工业应用中使用Web工程设计此类自主系统提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Web管理系统中源搜索能力集成的问题，特别是在风险控制和工业安全领域。现有方法依赖人工众包或传统的AI算法，存在成本高、响应时间慢等问题，难以满足实时性要求。因此，需要一种能够快速、高效地在Web环境中定位目标源的自动化方法。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的推理能力，结合视觉信息，模拟人类在Web环境中的搜索过程。通过将视觉观察转化为语言描述，并利用链式思考提示，引导LLM进行推理，从而实现零样本源搜索。这种方法旨在消除对人工的依赖，提高搜索效率和响应速度。

技术框架：AutoS$^2$earch框架主要包含以下几个模块：1) Web环境模拟器：将实际的Web环境简化为一个视觉环境，通过Web显示呈现给模型。2) 多模态大型语言模型（MLLM）：负责将视觉观察转化为语言描述，并进行推理。3) 链式思考提示（Chain-of-Thought Prompt）：用于引导MLLM进行推理，模拟人类的思考过程。4) 方向选择模块：根据MLLM的推理结果，选择下一步的搜索方向。整个流程是循环迭代的，直到找到目标源。

关键创新：AutoS$^2$earch的关键创新在于将大型语言模型的推理能力应用于Web环境下的源搜索任务，并结合链式思考提示，实现了零样本学习。与传统的基于规则或监督学习的方法相比，AutoS$^2$earch无需大量的标注数据，具有更强的泛化能力和适应性。此外，该框架还创新性地将视觉信息转化为语言描述，使得LLM能够更好地理解Web环境。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 链式思考提示的设计：需要精心设计提示语，引导LLM进行正确的推理。2) 视觉信息到语言描述的转换方式：需要选择合适的MLLM，并进行适当的微调，以提高转换的准确性。3) 方向选择策略：需要根据LLM的推理结果，选择合适的搜索方向，以提高搜索效率。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AutoS$^2$earch的实验结果表明，其性能几乎与人-AI协作源搜索相当，同时消除了对众包劳动力的依赖。具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息在摘要中未给出，属于未知信息。但结论表明，该方法在保证性能的同时，显著降低了成本。

🎯 应用场景

AutoS$^2$earch可广泛应用于风险控制、工业安全、应急响应等领域。例如，在化工厂中，可用于快速定位气体泄漏源；在智能家居中，可用于查找异常设备。该研究有望推动Web自动化和人机协作的发展，提高工作效率和安全性，并为其他工业应用提供借鉴。

📄 摘要（原文）

Web-based management systems have been widely used in risk control and industrial safety. However, effectively integrating source search capabilities into these systems, to enable decision-makers to locate and address the hazard (e.g., gas leak detection) remains a challenge. While prior efforts have explored using web crowdsourcing and AI algorithms for source search decision support, these approaches suffer from overheads in recruiting human participants and slow response times in time-sensitive situations. To address this, we introduce AutoS$^2$earch, a novel framework leveraging large models for zero-shot source search in web applications. AutoS$^2$earch operates on a simplified visual environment projected through a web-based display, utilizing a chain-of-thought prompt designed to emulate human reasoning. The multi-modal large language model (MLLMs) dynamically converts visual observations into language descriptions, enabling the LLM to perform linguistic reasoning on four directional choices. Extensive experiments demonstrate that AutoS$^2$earch achieves performance nearly equivalent to human-AI collaborative source search while eliminating dependency on crowdsourced labor. Our work offers valuable insights in using web engineering to design such autonomous systems in other industrial applications.