Flexible Tool Selection through Low-dimensional Attribute Alignment of Vision and Language
作者: Guangfu Hao, Haojie Wen, Liangxuan Guo, Yang Chen, Yanchao Bi, Shan Yu
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, q-bio.NC
发布日期: 2025-05-28 (更新: 2025-08-21)
💡 一句话要点
提出基于低维属性对齐的视觉-语言工具选择框架，实现高效灵活的工具选择
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 工具选择 视觉语言对齐 低维属性表示 多模态学习 认知科学 机器人操作 ToolNet数据集
📋 核心要点
- 现有计算模型在模拟人类灵活的工具选择能力方面存在不足，难以有效连接视觉感知和语言理解。
- 该论文提出一种基于低维属性表示的框架，通过对齐视觉工具属性和语言任务需求来实现工具选择。
- 实验表明，该方法在工具选择任务中显著优于现有方法，并具有良好的泛化能力和可解释性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于低维属性表示的框架，用于桥接视觉工具感知和语言任务理解，从而实现灵活的工具选择。作者构建了一个名为ToolNet的综合数据集，其中包含115种常见工具，并标注了13个精心设计的属性，涵盖物理、功能和心理特性，同时配以描述工具使用场景的自然语言。该框架使用视觉编码器（ResNet或ViT）从工具图像中提取属性，并使用微调的语言模型（GPT-2、LLaMA、DeepSeek）从任务描述中推导出所需的属性。实验结果表明，该方法在工具选择任务中达到了74%的准确率，显著优于直接工具匹配（20%）和较小的多模态模型（21%-58%），同时以更少的参数接近了GPT-4o等大型模型的性能（73%）。人类评估研究验证了该框架与人类决策模式的一致性，泛化实验证明了其在新工具类别上的有效性能。消融研究表明，与操作相关的属性（可抓握性、细长性、手相关性）在不同模态中始终是最关键的。这项工作提供了一种参数高效、可解释的解决方案，模拟了类人工具认知，从而推进了认知科学的理解和工具选择任务的实际应用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决工具选择问题，即如何根据给定的任务描述，从一组工具中选择最合适的工具。现有方法，如直接工具匹配或使用大型多模态模型，要么效率低下，要么参数量过大，难以部署和解释。
核心思路：论文的核心思路是将视觉工具和语言任务都映射到同一个低维属性空间中。通过提取工具的视觉属性和任务描述中的需求属性，并在该属性空间中进行对齐，从而实现工具选择。这种方法降低了问题的复杂性，提高了效率和可解释性。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 视觉编码器：使用ResNet或ViT等模型从工具图像中提取视觉属性；2) 语言模型：使用GPT-2、LLaMA或DeepSeek等模型从任务描述中提取需求属性；3) 属性对齐模块：计算视觉属性和需求属性之间的相似度，并选择相似度最高的工具。
关键创新：最重要的技术创新点在于使用低维属性表示来桥接视觉和语言信息。与直接匹配工具或使用端到端模型相比，这种方法更具可解释性，并且可以更容易地泛化到新的工具类别。此外，通过消融实验确定了操作相关属性的重要性，为属性选择提供了指导。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 精心设计的13个工具属性，涵盖物理、功能和心理特性；2) 使用预训练的视觉和语言模型，并通过微调来适应工具选择任务；3) 使用余弦相似度来衡量视觉属性和需求属性之间的相似度；4) 构建了ToolNet数据集，用于训练和评估模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在ToolNet数据集上取得了74%的工具选择准确率，显著优于直接工具匹配（20%）和较小的多模态模型（21%-58%），并且性能接近GPT-4o等大型模型（73%），但参数量远小于后者。消融实验表明，操作相关属性（可抓握性、细长性、手相关性）在不同模态中始终是最关键的。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人工具选择、智能助手、辅助设计等领域。例如，机器人可以根据任务需求自动选择合适的工具进行操作；智能助手可以根据用户描述的任务场景推荐合适的工具；设计师可以利用该框架评估工具设计的合理性。
📄 摘要（原文）
Flexible tool selection reflects a complex cognitive ability that distinguishes humans from other species, yet computational models that capture this ability remain underdeveloped. We developed a framework using low-dimensional attribute representations to bridge visual tool perception and linguistic task understanding. We constructed a comprehensive dataset (ToolNet) containing 115 common tools labeled with 13 carefully designed attributes spanning physical, functional, and psychological properties, paired with natural language scenarios describing tool usage. Visual encoders (ResNet or ViT) extract attributes from tool images while fine-tuned language models (GPT-2, LLaMA, DeepSeek) derive required attributes from task descriptions. Our approach achieves 74% accuracy in tool selection tasks-significantly outperforming direct tool matching (20%) and smaller multimodal models (21%-58%), while approaching performance of much larger models like GPT-4o (73%) with substantially fewer parameters. Human evaluation studies validate our framework's alignment with human decision-making patterns, and generalization experiments demonstrate effective performance on novel tool categories. Ablation studies revealed that manipulation-related attributes (graspability, elongation, hand-relatedness) consistently prove most critical across modalities. This work provides a parameter-efficient, interpretable solution that mimics human-like tool cognition, advancing both cognitive science understanding and practical applications in tool selection tasks.