Praxis-VLM: Vision-Grounded Decision Making via Text-Driven Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2503.16965v3 📥 PDF

作者: Zhe Hu, Jing Li, Zhongzhu Pu, Hou Pong Chan, Yu Yin

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-03-21 (更新: 2025-10-06)

备注: Accepted at NeurIPS 2025

💡 一句话要点

Praxis-VLM：通过文本驱动的强化学习实现视觉场景下的决策

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 强化学习 决策制定 文本推理 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有VLM在复杂决策任务中缺乏足够的情境推理能力，限制了其应用。
  2. Praxis-VLM利用文本描述训练VLM的推理能力，并将其迁移到视觉场景中，减少对图像-文本数据的依赖。
  3. 实验表明，Praxis-VLM在多个决策基准上显著优于监督微调，展现出更强的性能和泛化能力。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型（VLM）在各种任务中表现出令人印象深刻的性能，但它们通常缺乏复杂决策所需的精细情境推理能力。本文表明，当视觉场景被文本描述取代时，VLM可以实现出人意料的强大决策性能，这表明基础推理可以有效地从语言中学习。受此启发，我们提出了Praxis-VLM，一种用于视觉场景下决策的推理VLM。Praxis-VLM在文本场景上采用GRPO算法来灌输强大的推理能力，模型学习评估动作及其后果。这些纯粹从文本中获得的推理技能成功地转移到具有视觉输入的多模态推理，显著减少了对稀缺的图像-文本配对训练数据的依赖。在各种决策基准上的实验表明，Praxis-VLM显著优于标准监督微调，表现出卓越的性能和泛化能力。进一步的分析证实，我们的模型进行了明确而有效的推理，从而支持了其增强的性能和适应性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉语言模型在处理需要复杂推理的视觉决策任务时表现不佳。它们通常依赖大量的图像-文本配对数据进行训练，而这些数据获取成本高昂。此外，模型难以从视觉信息中提取出有效的推理线索，导致决策能力不足。

核心思路：论文的核心思路是利用文本数据来训练VLM的推理能力，然后将这些能力迁移到视觉场景中。作者发现，VLM在处理文本描述的场景时，可以表现出很强的推理能力。因此，他们提出了一种基于文本驱动的强化学习方法，用于训练VLM的推理模块。

技术框架：Praxis-VLM的整体框架包含两个主要阶段：1) 基于文本的推理能力训练阶段：使用GRPO算法在文本场景中训练VLM，使其学习评估动作及其后果。2) 多模态推理阶段：将训练好的推理模块与视觉输入相结合，进行视觉场景下的决策。该框架的关键在于将推理能力与视觉感知分离，从而减少了对图像-文本配对数据的依赖。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种利用文本数据来增强VLM推理能力的方法。通过在文本场景中进行强化学习，VLM可以学习到通用的推理规则，这些规则可以有效地迁移到视觉场景中。这种方法显著减少了对图像-文本配对数据的需求，并提高了VLM的泛化能力。

关键设计：论文使用了GRPO（未知）算法进行强化学习，具体参数设置未知。损失函数的设计目标是最大化模型对动作及其后果的评估准确性。网络结构方面，具体细节未知，但强调了推理模块的设计，使其能够有效地从文本描述中提取推理线索。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Praxis-VLM在多个决策基准上显著优于标准的监督微调方法，性能提升幅度未知。该模型展现出更强的泛化能力，能够在未见过的场景中做出更合理的决策。进一步的分析证实，Praxis-VLM能够进行明确而有效的推理，从而支持其增强的性能和适应性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等需要视觉理解和决策能力的领域。通过减少对大量标注数据的依赖，可以降低模型训练成本，并提高模型在复杂环境中的适应性。未来，该方法有望扩展到更广泛的多模态决策任务中。

📄 摘要（原文）

Vision Language Models exhibit impressive performance for various tasks, yet they often lack the sophisticated situational reasoning required for complex decision-making. This paper shows that VLMs can achieve surprisingly strong decision-making performance when visual scenes are replaced by textual descriptions, suggesting foundational reasoning can be effectively learned from language. Motivated by this insight, we propose Praxis-VLM, a reasoning VLM for vision-grounded decision-making. Praxis-VLM employs the GRPO algorithm on textual scenarios to instill robust reasoning capabilities, where models learn to evaluate actions and their consequences. These reasoning skills, acquired purely from text, successfully transfer to multimodal inference with visual inputs, significantly reducing reliance on scarce paired image-text training data. Experiments across diverse decision-making benchmarks demonstrate that Praxis-VLM substantially outperforms standard supervised fine-tuning, exhibiting superior performance and generalizability. Further analysis confirms that our models engage in explicit and effective reasoning, underpinning their enhanced performance and adaptability.