Training Strategies for Efficient Embodied Reasoning
作者: William Chen, Suneel Belkhale, Suvir Mirchandani, Oier Mees, Danny Driess, Karl Pertsch, Sergey Levine
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-13 (更新: 2025-05-17)
备注: Updated figure layout, added project page link
💡 一句话要点
提出新策略以提升机器人推理效率
🎯 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: 机器人推理 链式推理 视觉-语言-动作 性能提升 推理速度优化
📋 核心要点
- 现有的机器人推理方法在性能和泛化能力上存在局限，尤其依赖于专门的数据和较慢的推理速度。
- 论文提出通过改进表示学习、学习课程和表达能力来提升机器人策略性能，设计了简单的推理变体以验证假设。
- 实验结果显示，提出的方法在LIBERO-90基准测试中取得了显著的性能提升，并实现了推理速度的三倍加速。
📝 摘要（中文）
机器人链式推理（CoT）是一种通过预测有助的中间表示来选择动作的有效方法，特别适用于视觉-语言-动作模型（VLA）。尽管这种方法已被证明能提高性能和泛化能力，但仍存在一些核心限制，如需要专门的机器人推理数据和较慢的推理速度。为了解决这些问题，论文提出了新的机器人推理方法，并假设推理可以通过更好的表示学习、改进的学习课程和增强的表达能力来改善策略性能。研究表明，学习生成推理确实能提高VLA的表示能力，同时关注推理有助于更好地利用这些特征进行动作预测。提出的轻量级替代方案在LIBERO-90基准测试中取得了显著的性能提升，并实现了推理速度的三倍加速。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有机器人推理方法在性能和推理速度上的不足，尤其是对专门数据的依赖和推理效率低下的问题。
核心思路：通过假设推理可以改善策略性能的多种机制，设计简单的机器人链式推理变体，以验证这些假设并优化推理过程。
技术框架：整体框架包括三个主要模块：表示学习模块、学习课程模块和表达能力模块。每个模块针对不同的推理机制进行优化和测试。
关键创新：最重要的创新在于提出了轻量级的替代推理方法，这些方法在不需要大量专门数据的情况下，显著提高了机器人策略的性能和推理速度。
关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数和网络结构，以确保推理过程的高效性和准确性，同时优化了模型的参数设置以提升整体性能。
📊 实验亮点
实验结果显示，提出的轻量级推理方法在LIBERO-90基准测试中实现了显著的性能提升，较非推理策略提高了性能，并且推理速度实现了三倍的加速，展示了其在实际应用中的优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人、智能家居系统和人机交互等场景。通过提升机器人推理的效率和性能，可以在复杂环境中实现更智能的决策和操作，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。
📄 摘要（原文）
Robot chain-of-thought reasoning (CoT) -- wherein a model predicts helpful intermediate representations before choosing actions -- provides an effective method for improving the generalization and performance of robot policies, especially vision-language-action models (VLAs). While such approaches have been shown to improve performance and generalization, they suffer from core limitations, like needing specialized robot reasoning data and slow inference speeds. To design new robot reasoning approaches that address these issues, a more complete characterization of why reasoning helps policy performance is critical. We hypothesize several mechanisms by which robot reasoning improves policies -- (1) better representation learning, (2) improved learning curricularization, and (3) increased expressivity -- then devise simple variants of robot CoT reasoning to isolate and test each one. We find that learning to generate reasonings does lead to better VLA representations, while attending to the reasonings aids in actually leveraging these features for improved action prediction. Our results provide us with a better understanding of why CoT reasoning helps VLAs, which we use to introduce two simple and lightweight alternative recipes for robot reasoning. Our proposed approaches achieve significant performance gains over non-reasoning policies, state-of-the-art results on the LIBERO-90 benchmark, and a 3x inference speedup compared to standard robot reasoning.