INSIGHT: INference-time Sequence Introspection for Generating Help Triggers in Vision-Language-Action Models

📄 arXiv: 2510.01389v1 📥 PDF

作者: Ulas Berk Karli, Ziyao Shangguan, Tesca FItzgerald

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-01

💡 一句话要点

INSIGHT：提出一种基于序列内省的VLA模型帮助触发生成框架

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

关键词: 视觉语言动作模型 不确定性估计 序列内省 Transformer 帮助触发 主动学习 错误缓解

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型缺乏在失败前预测并请求人工帮助的内省机制，限制了其在复杂环境中的可靠性。
  2. INSIGHT框架利用token级别的不确定性信号，训练Transformer分类器预测VLA何时需要请求帮助。
  3. 实验表明，强监督能捕获细粒度不确定性，弱监督在数据有限时仍具竞争力，Transformer建模时序信息优于静态方法。

📝 摘要（中文）

最新的视觉-语言-动作（VLA）模型展现出强大的泛化能力，但缺乏预测失败并向人类主管请求帮助的内省机制。我们提出了INSIGHT，一个学习框架，利用token级别的置信度信号来预测VLA何时应该请求帮助。以$π_0$-FAST作为底层模型，我们提取每个token的熵、对数概率以及基于Dirichlet分布的aleatoric和epistemic不确定性估计，并训练紧凑的Transformer分类器将这些序列映射到帮助触发器。我们探索了强监督和弱监督的监督机制，并在同分布和异分布任务中广泛比较它们。结果表明存在权衡：强标签使模型能够捕获细粒度的不确定性动态以实现可靠的帮助检测，而弱标签虽然噪声较大，但在训练和评估对齐时仍然支持有竞争力的内省，从而在密集注释不切实际时提供可扩展的路径。至关重要的是，我们发现使用Transformer对token级别不确定性信号的时间演变进行建模，比静态序列级别分数提供更大的预测能力。这项研究提供了对VLA中基于不确定性的内省的首次系统评估，为主动学习和通过选择性人工干预进行实时错误缓解开辟了未来的途径。

🔬 方法详解

问题定义：VLA模型在复杂任务中可能失败，但缺乏自我诊断和求助能力。现有方法通常依赖于静态序列级别的置信度评分，无法捕捉细粒度的不确定性变化，导致求助触发不准确。

核心思路：INSIGHT的核心在于利用token级别的不确定性估计，并使用Transformer模型学习这些不确定性信号的时序演化模式。通过分析每个token的熵、对数概率以及aleatoric和epistemic不确定性，模型能够更准确地判断VLA何时可能出错，从而触发求助请求。

技术框架：INSIGHT框架包含以下几个主要模块：1) 基于$π_0$-FAST的VLA模型，用于执行视觉-语言-动作任务；2) 不确定性估计模块，用于提取每个token的熵、对数概率以及基于Dirichlet分布的aleatoric和epistemic不确定性；3) Transformer分类器，用于将token级别的不确定性序列映射到帮助触发器；4) 监督模块，提供强监督或弱监督信号来训练Transformer分类器。

关键创新：INSIGHT最重要的创新在于将token级别的不确定性估计与Transformer模型相结合，从而能够捕捉不确定性信号的时序演化模式。与传统的静态序列级别评分方法相比，INSIGHT能够更准确地预测VLA何时需要请求帮助。此外，该研究还系统地评估了强监督和弱监督对内省性能的影响。

关键设计：Transformer分类器的输入是token级别的不确定性序列，包括熵、对数概率、aleatoric不确定性和epistemic不确定性。模型采用交叉熵损失函数进行训练，目标是预测VLA是否需要请求帮助。研究中探索了不同的Transformer结构和超参数设置，以优化内省性能。此外，还设计了强监督和弱监督两种训练策略，以适应不同的数据标注情况。

📊 实验亮点

实验结果表明，INSIGHT框架能够有效地预测VLA何时需要请求帮助。在强监督下，模型能够捕获细粒度的不确定性动态，实现可靠的帮助检测。在弱监督下，模型在训练和评估对齐时仍然能够取得有竞争力的内省性能。此外，Transformer模型对token级别不确定性信号的时序建模显著优于静态序列级别评分方法。

🎯 应用场景

INSIGHT框架可应用于各种视觉-语言-动作任务，例如机器人导航、自动驾驶和智能助手。通过在VLA模型中集成INSIGHT，可以提高其在复杂环境中的可靠性和安全性，并减少人工干预的需求。该研究为主动学习和实时错误缓解提供了新的途径，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Recent Vision-Language-Action (VLA) models show strong generalization capabilities, yet they lack introspective mechanisms for anticipating failures and requesting help from a human supervisor. We present \textbf{INSIGHT}, a learning framework for leveraging token-level uncertainty signals to predict when a VLA should request help. Using $π_0$-FAST as the underlying model, we extract per-token \emph{entropy}, \emph{log-probability}, and Dirichlet-based estimates of \emph{aleatoric and epistemic uncertainty}, and train compact transformer classifiers to map these sequences to help triggers. We explore supervision regimes for strong or weak supervision, and extensively compare them across in-distribution and out-of-distribution tasks. Our results show a trade-off: strong labels enable models to capture fine-grained uncertainty dynamics for reliable help detection, while weak labels, though noisier, still support competitive introspection when training and evaluation are aligned, offering a scalable path when dense annotation is impractical. Crucially, we find that modeling the temporal evolution of token-level uncertainty signals with transformers provides far greater predictive power than static sequence-level scores. This study provides the first systematic evaluation of uncertainty-based introspection in VLAs, opening future avenues for active learning and for real-time error mitigation through selective human intervention.