EmboMatrix: A Scalable Training-Ground for Embodied Decision-Making

📄 arXiv: 2510.12072v1 📥 PDF

作者: Zixing Lei, Sheng Yin, Yichen Xiong, Yuanzhuo Ding, Wenhao Huang, Yuxi Wei, Qingyao Xu, Yiming Li, Weixin Li, Yunhong Wang, Siheng Chen

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-10-14

备注: 10 pages 8 figures

💡 一句话要点

提出EmboMatrix：一个可扩展的具身决策训练平台，提升LLM的具身智能。

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

关键词: 具身决策 大型语言模型 强化学习 机器人 模拟环境 训练平台 多智能体 奖励函数

📋 核心要点

  1. 现有LLM在具身决策方面表现不足，主要原因是缺乏在物理环境中进行交互和学习的经验。
  2. EmboMatrix通过提供大规模、多样化的任务和场景模拟，以及精确的奖励机制，为LLM提供了一个理想的训练环境。
  3. 实验结果表明，经过EmboMatrix训练的EmboBrain在具身决策任务上显著优于现有模型，验证了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

具身决策使智能体能够通过与物理世界的持续交互，将高层次目标转化为可执行的动作，这是通用具身智能的基石。大型语言模型（LLM）凭借其通用决策能力，为实现这一潜力提供了有希望的途径；然而，仅在语言上训练的LLM缺乏对物理环境的接触，限制了其真正的具身理解。为了弥合这一差距，我们提出了训练场的概念：一个提供任务和场景模拟、具身交互和反馈信号的综合基础设施，为LLM获得真正的具身决策技能提供一站式解决方案。在这项工作中，我们提出了EmboMatrix，这是第一个此类训练场，提供大规模和多样化的任务，具有高效的模拟和精确的奖励。EmboMatrix包含一系列创新技术：用于大规模任务和场景生成的多智能体数据引擎、用于可扩展模拟的分布式异构硬件系统以及用于精确监督的多级奖励架构。利用EmboMatrix，我们培养了EmboBrain，一个LLM，其具身决策能力源于广泛的具身交互。实验表明，EmboBrain-7B在两个具有挑战性的具身决策基准测试中，超过了671B DeepSeek-R1基线9.5％，证明了交互式、环境基础学习对于构建真正智能的具身智能体的力量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在具身决策任务中表现不足的问题。现有的LLM主要在文本数据上进行训练，缺乏与物理环境的交互经验，导致其难以将高层次的指令转化为具体的动作。因此，如何让LLM获得真正的具身智能是当前面临的挑战。

核心思路：论文的核心思路是构建一个名为EmboMatrix的训练平台，为LLM提供大规模、多样化的具身交互环境。通过在EmboMatrix中进行训练，LLM可以学习如何在物理世界中执行任务，从而提升其具身决策能力。这种方法类似于人类通过与环境互动来学习技能的方式。

技术框架：EmboMatrix的整体架构包含三个主要模块：多智能体数据引擎、分布式异构硬件系统和多级奖励架构。多智能体数据引擎负责生成大规模的任务和场景数据；分布式异构硬件系统提供可扩展的模拟能力；多级奖励架构则用于提供精确的监督信号。LLM（EmboBrain）在EmboMatrix中进行训练，通过与环境交互，不断优化其决策能力。

关键创新：EmboMatrix的关键创新在于其提供了一个完整的、可扩展的具身决策训练平台。与以往的研究相比，EmboMatrix不仅提供了任务和场景模拟，还包含了具身交互和反馈信号，为LLM的学习提供了更全面的支持。此外，EmboMatrix还采用了多智能体数据引擎、分布式异构硬件系统和多级奖励架构等创新技术，进一步提升了训练效率和效果。

关键设计：EmboMatrix的关键设计包括：1) 多智能体数据引擎，用于生成多样化的任务和场景；2) 分布式异构硬件系统，支持大规模并行模拟；3) 多级奖励架构，提供从粗到细的监督信号，包括任务完成奖励、行为奖励和状态奖励等。这些设计共同保证了EmboMatrix能够为LLM提供高效、有效的具身决策训练。

📊 实验亮点

实验结果表明，经过EmboMatrix训练的EmboBrain-7B在两个具有挑战性的具身决策基准测试中，性能显著优于671B DeepSeek-R1基线，提升幅度达到9.5%。这表明EmboMatrix能够有效地提升LLM的具身决策能力，并为构建真正智能的具身智能体提供了新的途径。

🎯 应用场景

EmboMatrix的研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、智能家居等领域。通过提升LLM的具身决策能力，可以使机器人更好地理解人类指令，并在复杂环境中完成各种任务。此外，该研究还可以促进通用人工智能的发展，使机器能够像人类一样在物理世界中进行交互和学习。

📄 摘要（原文）

Embodied decision-making enables agents to translate high-level goals into executable actions through continuous interactions within the physical world, forming a cornerstone of general-purpose embodied intelligence. Large language models (LLMs), with their general decision-making capabilities, offer a promising path to realize this potential; however, LLMs trained solely on language lack exposure to physical environments, limiting their true embodied understanding. To bridge this gap, we propose the concept of a training ground: a comprehensive infrastructure that provides task and scene simulation, embodied interaction, and feedback signals, offering a one-stop solution for LLM acquire genuine embodied decision-making skills. In this work, we present EmboMatrix, the first training ground of its kind, providing massive and diverse tasks with efficient simulation and precise rewards. EmboMatrix incorporates a series of novel techniques: a multi-agent data engine for large-scale task and scene generation, a distributed heterogeneous-hardware system for scalable simulation, and a multi-level reward architecture for precise supervision. Leveraging EmboMatrix, we cultivate EmboBrain, an LLM whose embodied decision-making abilities emerge from extensive embodied interactions. Experiments show that EmboBrain-7B surpasses the 671B DeepSeek-R1 baseline by 9.5\% on two challenging embodied decision-making benchmarks, demonstrating the power of interactive, environment-grounded learning for building truly intelligent embodied agents.