VLN-MME: Diagnosing MLLMs as Language-guided Visual Navigation agents

📄 arXiv: 2512.24851v2 📥 PDF

作者: Xunyi Zhao, Gengze Zhou, Qi Wu

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-12-31 (更新: 2026-01-06)

💡 一句话要点

VLN-MME：诊断多模态大语言模型在语言引导视觉导航任务中的能力

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

关键词: 视觉语言导航 多模态大语言模型 具身智能 评估框架 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有具身智能体研究缺乏统一的评估框架，难以有效诊断多模态大语言模型在视觉导航中的能力。
  2. 论文提出VLN-MME框架，将传统导航数据集转化为标准化基准，用于零样本评估MLLMs在VLN任务中的表现。
  3. 实验发现，增强MLLM的CoT推理和自我反思反而导致性能下降，揭示了其在具身导航中上下文感知能力不足。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型(MLLMs)在各种视觉-语言任务中表现出卓越的能力。然而，它们作为具身智能体的性能，需要多轮对话空间推理和序列动作预测，仍有待进一步探索。本研究通过引入一个统一且可扩展的评估框架VLN-MME，将传统导航数据集转化为标准化基准，以检验MLLMs作为零样本智能体在视觉-语言导航(VLN)中的潜力。我们通过高度模块化和易于访问的设计简化了评估。这种灵活性简化了实验，实现了跨不同MLLM架构、智能体设计和导航任务的结构化比较和组件级消融研究。重要的是，在我们的框架支持下，我们观察到使用思维链(CoT)推理和自我反思增强我们的基线智能体反而导致性能下降。这表明MLLMs在具身导航任务中表现出较差的上下文感知能力；尽管它们可以遵循指令并构建其输出，但它们的3D空间推理保真度较低。VLN-MME为在具身导航环境中系统评估通用MLLMs奠定了基础，并揭示了它们在序列决策能力方面的局限性。我们相信这些发现为MLLM作为具身智能体的后训练提供了关键指导。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效评估多模态大语言模型（MLLMs）在视觉-语言导航（VLN）任务中的能力。现有方法缺乏统一的评估标准和框架，难以对不同MLLM架构、智能体设计和导航任务进行系统性比较和分析。此外，现有方法难以诊断MLLMs在多轮对话、空间推理和序列动作预测等方面的具体不足。

核心思路：论文的核心思路是构建一个统一且可扩展的评估框架VLN-MME，将传统的导航数据集转化为一个标准化的基准。通过这个基准，可以系统地评估MLLMs作为零样本智能体在VLN任务中的表现，并深入分析其在不同方面的能力和局限性。VLN-MME的设计目标是模块化、易于访问和灵活，以便于进行各种实验和消融研究。

技术框架：VLN-MME框架主要包含以下几个模块：1) 数据集标准化模块，将不同的VLN数据集转换为统一的格式；2) 智能体接口模块，定义了MLLM智能体与环境交互的标准接口；3) 评估指标模块，用于计算智能体的导航性能；4) 可视化模块，用于展示智能体的导航轨迹和决策过程。整个流程是，首先将导航数据集输入到智能体接口模块，MLLM智能体根据当前的环境信息和导航指令做出动作预测，然后环境根据智能体的动作更新状态，并将新的环境信息反馈给智能体。这个过程不断循环，直到智能体到达目标位置或达到最大步数。最后，评估指标模块根据智能体的导航轨迹计算其性能。

关键创新：VLN-MME的关键创新在于其统一性和可扩展性。它提供了一个标准化的基准，使得研究人员可以方便地比较不同MLLM架构、智能体设计和导航任务的性能。此外，VLN-MME的模块化设计使得研究人员可以轻松地添加新的数据集、智能体接口和评估指标。另一个创新点是，论文发现增强MLLM的CoT推理和自我反思反而导致性能下降，这揭示了MLLMs在具身导航任务中上下文感知能力不足的问题。

关键设计：VLN-MME的关键设计包括：1) 使用统一的数据格式来表示不同的VLN数据集；2) 定义了标准的智能体接口，使得不同的MLLM智能体可以方便地与环境交互；3) 采用了多种评估指标，包括导航成功率、路径长度和时间步数等；4) 提供了可视化工具，用于展示智能体的导航轨迹和决策过程。此外，论文还设计了一系列的消融实验，用于分析不同组件对智能体性能的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在VLN-MME基准上，直接应用MLLMs作为导航智能体效果有限。令人惊讶的是，引入CoT推理和自我反思机制后，性能反而下降，这表明MLLMs在具身导航中存在空间推理和上下文理解的不足。这些发现为后续改进MLLMs在具身智能体应用中的性能提供了重要指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更智能的机器人导航系统，例如在家庭、办公室或仓库等复杂环境中自主导航的机器人。此外，该研究还可以促进多模态大语言模型在具身智能领域的应用，例如开发能够理解人类指令并在真实世界中执行任务的智能助手。未来的研究可以探索如何提高MLLMs在具身导航任务中的上下文感知能力和空间推理能力。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated remarkable capabilities across a wide range of vision-language tasks. However, their performance as embodied agents, which requires multi-round dialogue spatial reasoning and sequential action prediction, needs further exploration. Our work investigates this potential in the context of Vision-and-Language Navigation (VLN) by introducing a unified and extensible evaluation framework to probe MLLMs as zero-shot agents by bridging traditional navigation datasets into a standardized benchmark, named VLN-MME. We simplify the evaluation with a highly modular and accessible design. This flexibility streamlines experiments, enabling structured comparisons and component-level ablations across diverse MLLM architectures, agent designs, and navigation tasks. Crucially, enabled by our framework, we observe that enhancing our baseline agent with Chain-of-Thought (CoT) reasoning and self-reflection leads to an unexpected performance decrease. This suggests MLLMs exhibit poor context awareness in embodied navigation tasks; although they can follow instructions and structure their output, their 3D spatial reasoning fidelity is low. VLN-MME lays the groundwork for systematic evaluation of general-purpose MLLMs in embodied navigation settings and reveals limitations in their sequential decision-making capabilities. We believe these findings offer crucial guidance for MLLM post-training as embodied agents.