Alignment among Language, Vision and Action Representations

📄 arXiv: 2601.22948v1 📥 PDF

作者: Nicola Milano, Stefano Nolfi

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-30

💡 一句话要点

研究揭示语言、视觉和动作表征之间的对齐现象，促进跨模态知识迁移。

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

关键词: 跨模态对齐 具身智能 表征学习 行为克隆 语言模型 视觉-语言模型 动作表征 BabyAI

📋 核心要点

  1. 现有方法在不同模态（语言、视觉、动作）学习中，通常假设模型产生独立的、不可转移的表征，限制了跨模态知识共享。
  2. 该研究通过训练智能体执行语言指令控制的动作，并分析其表征与其他模态模型的对齐程度，探索跨模态表征的收敛性。
  3. 实验表明，动作表征与decoder-only语言模型和BLIP具有很强的对齐性（precision@15: 0.70-0.73），接近语言模型间的对齐。

📝 摘要（中文）

认知科学和人工智能领域的一个基本问题是：语言、视觉和动作等不同学习模态是否产生不同或共享的内部表征。传统观点认为，在不同数据类型上训练的模型会发展出专门的、不可转移的表征。然而，最近的证据表明存在意想不到的收敛：为不同任务优化的模型可能发展出相似的表征几何结构。本研究通过训练一个基于Transformer的智能体，使其执行响应自然语言指令的目标导向行为，来研究这种收敛是否扩展到具身动作学习。在BabyAI平台上使用行为克隆，我们生成了完全由感觉运动控制需求塑造的、以动作为基础的语言嵌入。然后，我们将这些表征与从最先进的大型语言模型（LLaMA、Qwen、DeepSeek、BERT）和视觉-语言模型（CLIP、BLIP）中提取的表征进行比较。尽管在训练数据、模态和目标方面存在显著差异，但我们观察到强大的跨模态对齐。动作表征与仅解码器语言模型和BLIP的对齐非常强（precision@15: 0.70-0.73），接近于语言模型本身之间的对齐。与CLIP和BERT的对齐明显较弱。这些发现表明，语言、视觉和动作表征收敛于部分共享的语义结构，支持模态独立的语义组织，并突出了具身人工智能系统中跨领域迁移的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决不同模态（语言、视觉、动作）的表征是否具有共享的语义结构的问题。现有方法通常认为不同模态的模型学习到独立的表征，阻碍了跨模态知识迁移。该研究挑战了这一观点，探索了不同模态表征之间的对齐程度。

核心思路：核心思路是通过训练一个智能体在具身环境中执行语言指令控制的动作，然后将该智能体的动作表征与其他模态（语言、视觉-语言）模型的表征进行比较，从而分析它们之间的对齐程度。如果不同模态的表征具有较高的对齐程度，则表明它们可能共享底层的语义结构。

技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1) 在BabyAI平台上，使用行为克隆训练一个基于Transformer的智能体，使其能够根据自然语言指令执行目标导向的行为。2) 从训练好的智能体中提取动作表征。3) 从预训练的大型语言模型（LLaMA, Qwen, DeepSeek, BERT）和视觉-语言模型（CLIP, BLIP）中提取表征。4) 使用precision@k等指标来衡量不同模态表征之间的对齐程度。

关键创新：关键创新在于将具身动作学习纳入跨模态表征对齐的研究范畴。以往的研究主要集中在语言和视觉模态之间的对齐，而该研究首次探索了动作表征与其他模态表征的对齐程度。此外，该研究还发现，动作表征与decoder-only语言模型和BLIP具有很强的对齐性，这表明动作表征可能编码了与语言和视觉信息相关的语义信息。

关键设计：在BabyAI平台上使用行为克隆训练智能体；使用Transformer作为智能体的骨干网络；使用precision@k作为评估指标，衡量不同表征之间的对齐程度；对比了多种不同架构和训练目标的大型语言模型和视觉-语言模型，以评估对齐的鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果表明，动作表征与decoder-only语言模型（如LLaMA, Qwen, DeepSeek）和视觉-语言模型BLIP具有很强的对齐性（precision@15: 0.70-0.73），接近于语言模型之间的对齐。与CLIP和BERT的对齐明显较弱，表明动作表征与decoder-only模型学习到的语义信息更相关。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、人机交互、跨模态信息检索等领域。通过理解不同模态表征之间的关系，可以实现更智能的机器人控制，例如让机器人能够根据自然语言指令执行复杂的任务。此外，该研究还有助于开发更自然的人机交互界面，以及更有效的跨模态信息检索系统。

📄 摘要（原文）

A fundamental question in cognitive science and AI concerns whether different learning modalities: language, vision, and action, give rise to distinct or shared internal representations. Traditional views assume that models trained on different data types develop specialized, non-transferable representations. However, recent evidence suggests unexpected convergence: models optimized for distinct tasks may develop similar representational geometries. We investigate whether this convergence extends to embodied action learning by training a transformer-based agent to execute goal-directed behaviors in response to natural language instructions. Using behavioral cloning on the BabyAI platform, we generated action-grounded language embeddings shaped exclusively by sensorimotor control requirements. We then compared these representations with those extracted from state-of-the-art large language models (LLaMA, Qwen, DeepSeek, BERT) and vision-language models (CLIP, BLIP). Despite substantial differences in training data, modality, and objectives, we observed robust cross-modal alignment. Action representations aligned strongly with decoder-only language models and BLIP (precision@15: 0.70-0.73), approaching the alignment observed among language models themselves. Alignment with CLIP and BERT was significantly weaker. These findings indicate that linguistic, visual, and action representations converge toward partially shared semantic structures, supporting modality-independent semantic organization and highlighting potential for cross-domain transfer in embodied AI systems.