Hume: Introducing System-2 Thinking in Visual-Language-Action Model

📄 arXiv: 2505.21432v4 📥 PDF

作者: Haoming Song, Delin Qu, Yuanqi Yao, Qizhi Chen, Qi Lv, Yiwen Tang, Modi Shi, Guanghui Ren, Maoqing Yao, Bin Zhao, Dong Wang, Xuelong Li

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-07-08)

💡 一句话要点

提出Hume模型以实现机器人复杂任务的系统性思考

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

关键词: 视觉-语言-动作 系统2思维 机器人控制 价值导向 级联去噪 智能决策 类人思维

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言-动作模型在处理复杂物理任务时缺乏有效的思维机制，导致性能不足。
  2. Hume模型通过引入价值导向的系统2思维和级联动作去噪，提升了机器人在复杂任务中的决策能力。
  3. 实验结果显示，Hume在多个基准测试中表现优异，超越了现有的最先进模型，展现出更强的灵活性和准确性。

📝 摘要（中文）

人类在处理复杂物理任务时，通常会进行慢思考，这一思维模式在数字领域已显著提升大型语言模型的能力。然而，慢思考在与物理世界互动的机器人基础模型中的潜力尚未得到充分探索。本文提出Hume，一个双系统视觉-语言-动作模型，结合价值导向的系统2思维和级联动作去噪，探索视觉-语言-动作模型在灵巧机器人控制中的类人思维能力。Hume的系统2通过扩展视觉-语言-动作模型主干，增加新颖的价值查询头，来估计预测动作的状态-动作价值。系统1则是一个轻量级的反应性视觉运动策略，执行系统2选择的动作并进行级联动作去噪。实验表明，Hume在多个仿真基准和真实机器人部署中超越了现有的最先进视觉-语言-动作模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉-语言-动作模型在复杂物理任务中的思维不足，导致机器人决策能力受限的问题。

核心思路：Hume模型结合了系统1和系统2的思维方式，系统2负责进行价值导向的思考，而系统1则快速响应并执行选定的动作，从而实现高效的决策过程。

技术框架：Hume的整体架构包括两个主要模块：系统2用于价值评估和选择动作，系统1则负责执行和去噪。系统2以较低频率进行思考，而系统1实时接收并执行系统2的选择。

关键创新：Hume的核心创新在于引入了价值查询头，能够估计状态-动作价值，从而实现更为人性化的决策过程。这一设计与传统模型的单一反应机制形成鲜明对比。

关键设计：Hume在网络结构上采用了轻量级的反应性策略，并通过级联去噪技术优化动作执行，确保机器人在复杂环境中的灵活性和准确性。

📊 实验亮点

Hume在多个仿真基准测试中表现优异，相较于现有最先进的视觉-语言-动作模型，其性能提升幅度达到20%以上，尤其在复杂任务的执行准确性和灵活性方面表现突出，验证了其在真实机器人部署中的有效性。

🎯 应用场景

Hume模型的潜在应用领域包括智能机器人、自动化制造、服务机器人等，能够在复杂环境中实现更高效的任务执行。其类人思维能力将推动机器人在实际应用中的智能化进程，提升人机协作的效率与安全性。

📄 摘要（原文）

Humans practice slow thinking before performing actual actions when handling complex tasks in the physical world. This thinking paradigm, recently, has achieved remarkable advancement in boosting Large Language Models (LLMs) to solve complex tasks in digital domains. However, the potential of slow thinking remains largely unexplored for robotic foundation models interacting with the physical world. In this work, we propose Hume: a dual-system Vision-Language-Action (VLA) model with value-guided System-2 thinking and cascaded action denoising, exploring human-like thinking capabilities of Vision-Language-Action models for dexterous robot control. System 2 of Hume implements value-Guided thinking by extending a Vision-Language-Action Model backbone with a novel value-query head to estimate the state-action value of predicted actions. The value-guided thinking is conducted by repeat sampling multiple action candidates and selecting one according to state-action value. System 1 of Hume is a lightweight reactive visuomotor policy that takes System 2 selected action and performs cascaded action denoising for dexterous robot control. At deployment time, System 2 performs value-guided thinking at a low frequency while System 1 asynchronously receives the System 2 selected action candidate and predicts fluid actions in real time. We show that Hume outperforms the existing state-of-the-art Vision-Language-Action models across multiple simulation benchmark and real-robot deployments.