Real-Time Verification of Embodied Reasoning for Generative Skill Acquisition

📄 arXiv: 2505.11175v2 📥 PDF

作者: Bo Yue, Shuqi Guo, Kaiyu Hu, Chujiao Wang, Benyou Wang, Kui Jia, Guiliang Liu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-16 (更新: 2025-05-19)

💡 一句话要点

提出VERGSA框架，通过实时验证提升具身智能体生成式技能学习效率。

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

关键词: 具身智能 生成式技能学习 实时验证 奖励塑造 机器人学习

📋 核心要点

  1. 现有具身智能体技能学习方法在复杂3D环境中效果有限，且依赖大量计算资源进行评估，效率低下。
  2. VERGSA框架通过实时验证具身推理，并结合上下文任务提示和自动化奖励标记，提升技能学习效率。
  3. 实验表明，VERGSA显著提高了任务成功率，并在新任务和已遇到任务上均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出VERGSA（Verifying Embodied Reasoning in Generative Skill Acquisition）框架，旨在提升具身智能体生成式技能学习的效率。现有方法依赖通用智能体（如LLM）的监督信号，但在复杂3D环境中效果不佳，且评估成本高昂。VERGSA借鉴了数学推理验证模型的成功经验，将实时验证原则融入具身技能学习中。该框架通过动态地将上下文相关的任务融入提示，并为子任务和整体任务定义成功指标，实现了从数学推理验证到具身学习的无缝扩展。此外，VERGSA还提出了一种自动化的、可扩展的奖励标记方案，通过迭代地确定场景配置和子任务学习对整体技能获取的贡献，来合成密集的奖励信号。实验结果表明，VERGSA能够有效提高任务成功率，并在验证质量上优于LLM-as-a-Judge基线。

🔬 方法详解

问题定义：现有具身智能体技能学习方法，特别是基于生成式模型的技能学习，在复杂3D环境中面临挑战。这些方法通常依赖于通用智能体（如大型语言模型LLM）提供的监督信号，但LLM在具身环境中的泛化能力有限。此外，对生成技能进行详尽的评估需要大量的计算资源，这严重阻碍了技能学习的效率。因此，如何高效地验证和提升具身智能体在复杂环境中的技能学习能力是一个关键问题。

核心思路：VERGSA的核心思路是将验证的思想引入到具身智能体的生成式技能学习中。借鉴数学推理验证模型的成功经验，VERGSA通过实时地验证智能体的推理过程，并根据验证结果调整学习策略，从而提高技能学习的效率和质量。这种方法避免了对生成技能进行穷举式评估，而是通过验证关键步骤来判断技能的有效性。

技术框架：VERGSA框架主要包含以下几个模块：1) 上下文任务提示模块：该模块负责根据当前环境和任务目标，生成包含上下文信息的提示，引导智能体进行技能学习。2) 实时验证模块：该模块负责实时地验证智能体在执行任务过程中的推理步骤，判断其是否符合预期。验证过程基于预定义的成功指标，包括子任务和整体任务的成功指标。3) 自动化奖励标记模块：该模块负责根据验证结果，自动生成奖励信号，引导智能体进行学习。该模块通过迭代地确定场景配置和子任务学习对整体技能获取的贡献，来合成密集的奖励信号。4) 技能学习模块：该模块负责根据奖励信号，更新智能体的技能策略。

关键创新：VERGSA最重要的技术创新点在于将实时验证的思想引入到具身智能体的生成式技能学习中。与现有方法相比，VERGSA不需要对生成技能进行穷举式评估，而是通过验证关键步骤来判断技能的有效性，从而大大提高了技能学习的效率。此外，VERGSA还提出了一种自动化的奖励标记方案，避免了人工设计奖励函数的繁琐过程。

关键设计：VERGSA的关键设计包括：1) 上下文任务提示的设计，需要确保提示信息能够有效地引导智能体进行技能学习。2) 成功指标的定义，需要确保成功指标能够准确地反映智能体的技能水平。3) 奖励函数的设计，需要确保奖励函数能够有效地引导智能体进行学习。4) 验证模型的选择和训练，需要确保验证模型能够准确地判断智能体的推理步骤是否正确。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VERGSA框架能够有效提高具身智能体的技能学习效率和质量。具体来说，exemplar task pool将平均任务成功率提高了21%，验证模型将新任务的成功率提高了24%，将已遇到任务的成功率提高了36%。此外，VERGSA在验证质量方面优于LLM-as-a-Judge基线。

🎯 应用场景

VERGSA框架可应用于机器人导航、物体操作、环境探索等多种具身智能任务。该研究成果有助于提升机器人在复杂环境中的自主学习能力，降低人工干预成本，加速机器人技术的普及和应用。未来，该框架可进一步扩展到更复杂的任务场景，例如人机协作、智能家居等。

📄 摘要（原文）

Generative skill acquisition enables embodied agents to actively learn a scalable and evolving repertoire of control skills, crucial for the advancement of large decision models. While prior approaches often rely on supervision signals from generalist agents (e.g., LLMs), their effectiveness in complex 3D environments remains unclear; exhaustive evaluation incurs substantial computational costs, significantly hindering the efficiency of skill learning. Inspired by recent successes in verification models for mathematical reasoning, we propose VERGSA (Verifying Embodied Reasoning in Generative Skill Acquisition), a framework that systematically integrates real-time verification principles into embodied skill learning. VERGSA establishes 1) a seamless extension from verification of mathematical reasoning into embodied learning by dynamically incorporating contextually relevant tasks into prompts and defining success metrics for both subtasks and overall tasks, and 2) an automated, scalable reward labeling scheme that synthesizes dense reward signals by iteratively finalizing the contribution of scene configuration and subtask learning to overall skill acquisition. To the best of our knowledge, this approach constitutes the first comprehensive training dataset for verification-driven generative skill acquisition, eliminating arduous manual reward engineering. Experiments validate the efficacy of our approach: 1) the exemplar task pool improves the average task success rates by 21%, 2) our verification model boosts success rates by 24% for novel tasks and 36% for encountered tasks, and 3) outperforms LLM-as-a-Judge baselines in verification quality.