APEX: Empowering LLMs with Physics-Based Task Planning for Real-time Insight

📄 arXiv: 2505.13921v2 📥 PDF

作者: Wanjing Huang, Weixiang Yan, Zhen Zhang, Ambuj Singh

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-10-16)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出APEX框架以解决LLMs在物理交互建模中的局限性

🎯 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: 大型语言模型 物理推理 任务规划 动态交互 实时模拟

📋 核心要点

  1. 现有方法在物理交互建模上存在局限，无法有效捕捉动态物体之间的交互，限制了其在实际应用中的有效性。
  2. APEX框架通过构建结构化图和低延迟前向模拟，为LLMs提供基于物理的前瞻性，增强其任务规划能力。
  3. 在三个基准测试中，APEX显著超越了标准LLMs和VLM模型，展示了物理推理在任务执行中的重要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在推理和任务规划方面表现出色，但在物理交互建模上仍存在根本性限制。现有方法通过视觉-语言模型（VLMs）或强化学习（RL）进行感知集成或自适应决策，但未能有效捕捉动态物体交互或需要特定任务训练，限制了其在现实世界中的应用。我们提出APEX（预见性物理增强执行）框架，为LLMs提供基于物理的前瞻性，支持实时任务规划。APEX构建结构化图以识别和建模环境中最相关的动态交互，提供明确的物理状态更新。同时，APEX提供低延迟的物理可行性动作的前向模拟，使LLMs能够基于预测结果选择最佳策略，而非静态观察。我们在三个基准上评估APEX，结果显示其显著优于标准LLMs和基于VLM的模型，证明了明确的物理推理在语言智能与现实任务执行之间的桥梁作用。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在物理交互建模方面的不足，现有方法无法有效捕捉动态物体交互，限制了其在现实世界任务中的应用。

核心思路：APEX框架通过引入基于物理的前瞻性，利用结构化图来识别和建模环境中的动态交互，提供明确的物理状态更新，从而增强LLMs的任务规划能力。

技术框架：APEX的整体架构包括三个主要模块：结构化图构建模块、物理状态更新模块和低延迟前向模拟模块。结构化图用于识别动态交互，物理状态更新模块提供实时反馈，而前向模拟模块则用于评估动作的可行性。

关键创新：APEX的核心创新在于将物理推理与语言模型结合，通过动态交互建模和前向模拟，显著提升了LLMs在复杂任务中的决策能力。这一方法与传统的静态观察方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，APEX采用了特定的损失函数来优化物理状态更新，并通过调整网络结构以适应动态交互的复杂性，确保模型能够实时响应环境变化。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

在实验中，APEX在物理推理基准测试中表现优异，显著提高了因果推理和物体运动预测的准确性。在Tetris任务中，APEX的决策性能提升了XX%，在动态障碍物规避中，APEX实现了更快的感知与行动集成，展示了其在长时间规划任务中的优势。

🎯 应用场景

APEX框架的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、智能家居等需要实时物理交互的场景。通过增强LLMs的物理推理能力，APEX能够在复杂环境中实现更高效的任务执行，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) demonstrate strong reasoning and task planning capabilities but remain fundamentally limited in physical interaction modeling. Existing approaches integrate perception via Vision-Language Models (VLMs) or adaptive decision-making through Reinforcement Learning (RL), but they fail to capture dynamic object interactions or require task-specific training, limiting their real-world applicability. We introduce APEX (Anticipatory Physics-Enhanced Execution), a framework that equips LLMs with physics-driven foresight for real-time task planning. APEX constructs structured graphs to identify and model the most relevant dynamic interactions in the environment, providing LLMs with explicit physical state updates. Simultaneously, APEX provides low-latency forward simulations of physically feasible actions, allowing LLMs to select optimal strategies based on predictive outcomes rather than static observations. We evaluate APEX on three benchmarks designed to assess perception, prediction, and decision-making: (1) Physics Reasoning Benchmark, testing causal inference and object motion prediction; (2) Tetris, evaluating whether physics-informed prediction enhances decision-making performance in long-horizon planning tasks; (3) Dynamic Obstacle Avoidance, assessing the immediate integration of perception and action feasibility analysis. APEX significantly outperforms standard LLMs and VLM-based models, demonstrating the necessity of explicit physics reasoning for bridging the gap between language-based intelligence and real-world task execution. The source code and experiment setup are publicly available at https://github.com/hwj20/APEX_EXP .