Can LLMs Learn to Map the World from Local Descriptions?
作者: Sirui Xia, Aili Chen, Xintao Wang, Tinghui Zhu, Yikai Zhang, Jiangjie Chen, Yanghua Xiao
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-27
备注: 19 pages, 11 figures
💡 一句话要点
探索LLM从局部描述构建全局空间认知的能力，应用于空间感知与导航。
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 空间认知 空间感知 空间导航 路径规划 机器人导航 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法难以让LLM从局部关系描述中构建全局一致的空间认知，阻碍了其在空间理解方面的应用。
- 该研究探索LLM能否通过整合局部相对观察，学习空间感知和导航，构建全局空间认知。
- 实验表明，LLM能泛化到未知的空间关系，学习道路连通性，并进行准确的路径规划。
📝 摘要（中文）
本文研究大型语言模型（LLM）在内化结构化空间知识方面的潜力。研究重点在于，LLM能否通过整合局部相对的人类观察，构建连贯的全局空间认知。具体考察了空间认知的两个核心方面：空间感知，即模型从局部位置关系推断出一致的全局布局；以及空间导航，即模型从轨迹数据中学习道路连通性，并在不相连的位置之间规划最优路径。在模拟城市环境中进行的实验表明，LLM不仅可以推广到未知的兴趣点（POI）之间的空间关系，而且表现出与真实世界空间分布对齐的潜在表征。此外，LLM可以从轨迹描述中学习道路连通性，从而实现准确的路径规划和导航过程中的动态空间感知。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在代码和数学等任务中表现出色，但它们在内化结构化空间知识方面的潜力尚未得到充分探索。具体来说，如何让LLM从局部、相对的描述中学习并构建全局一致的空间认知是一个挑战。现有的方法可能无法有效地将局部信息整合到全局空间表示中，导致空间推理能力不足。
核心思路：本文的核心思路是利用LLM强大的语言建模能力，将其作为一种空间知识的学习和推理引擎。通过将局部空间关系和轨迹数据编码成自然语言描述，然后输入到LLM中进行训练，使LLM能够学习到空间布局、道路连通性等信息，并最终构建出全局的空间认知。这种方法的核心在于利用语言作为一种通用的知识表示和推理媒介。
技术框架：整体框架包含两个主要部分：空间感知和空间导航。在空间感知方面，模型接收局部位置关系的描述作为输入，并预测全局布局。在空间导航方面，模型接收轨迹数据作为输入，学习道路连通性，并规划最优路径。这两个部分都依赖于LLM作为核心组件，通过训练使其能够理解和推理空间信息。
关键创新：该研究的关键创新在于探索了LLM在空间认知方面的潜力，并提出了一种利用自然语言描述作为空间知识表示的方法。与传统的基于几何或图的方法不同，该方法利用LLM的语言建模能力，使其能够从局部描述中学习到全局的空间结构。此外，该研究还展示了LLM可以学习道路连通性并进行路径规划，这为LLM在机器人导航等领域的应用提供了新的思路。
关键设计：在实验中，使用了模拟的城市环境来生成训练数据。对于空间感知任务，使用了不同的提示工程方法来引导LLM学习空间关系。对于空间导航任务，使用了轨迹数据来训练LLM学习道路连通性。损失函数的设计目标是使LLM能够准确地预测全局布局和规划最优路径。具体的LLM架构和参数设置在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLM不仅能够泛化到未知的兴趣点（POI）之间的空间关系，而且表现出与真实世界空间分布对齐的潜在表征。此外，LLM可以从轨迹描述中学习道路连通性，从而实现准确的路径规划和导航过程中的动态空间感知。具体的性能数据和提升幅度在论文中未详细说明，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。例如，机器人可以利用LLM学习到的空间知识，在复杂的环境中进行自主导航。自动驾驶系统可以利用LLM理解交通规则和道路结构，提高驾驶安全性。虚拟现实应用可以利用LLM生成更逼真的虚拟环境，增强用户体验。此外，该研究还可以促进LLM在空间推理和知识表示方面的研究。
📄 摘要（原文）
Recent advances in Large Language Models (LLMs) have demonstrated strong capabilities in tasks such as code and mathematics. However, their potential to internalize structured spatial knowledge remains underexplored. This study investigates whether LLMs, grounded in locally relative human observations, can construct coherent global spatial cognition by integrating fragmented relational descriptions. We focus on two core aspects of spatial cognition: spatial perception, where models infer consistent global layouts from local positional relationships, and spatial navigation, where models learn road connectivity from trajectory data and plan optimal paths between unconnected locations. Experiments conducted in a simulated urban environment demonstrate that LLMs not only generalize to unseen spatial relationships between points of interest (POIs) but also exhibit latent representations aligned with real-world spatial distributions. Furthermore, LLMs can learn road connectivity from trajectory descriptions, enabling accurate path planning and dynamic spatial awareness during navigation.