Bring the Apple, Not the Sofa: Impact of Irrelevant Context in Embodied AI Commands on VLA Models

📄 arXiv: 2510.07067v1 📥 PDF

作者: Daria Pugacheva, Andrey Moskalenko, Denis Shepelev, Andrey Kuznetsov, Vlad Shakhuro, Elena Tutubalina

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-08

💡 一句话要点

研究无关上下文对具身AI中VLA模型指令理解的影响，并提出LLM过滤框架。

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

关键词: 具身AI 视觉-语言-动作模型 语言鲁棒性 无关上下文 大型语言模型 指令过滤 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型在真实场景中对自然语言变异的鲁棒性不足，面临指令理解的挑战。
  2. 提出基于LLM的过滤框架，从包含噪声的指令中提取核心命令，提升模型鲁棒性。
  3. 实验表明，该过滤框架能使模型在噪声环境下恢复高达98.5%的原始性能。

📝 摘要（中文）

本文系统性地研究了最先进的视觉-语言-动作（VLA）模型在具身AI中，面对语言扰动时的鲁棒性。评估了模型在两种指令噪声下的性能：人工生成的释义和添加无关上下文。无关上下文根据其长度以及与机器人指令的语义和词汇相似性分为两类。研究发现，随着上下文大小的增加，模型性能持续下降。模型对随机上下文表现出相对鲁棒性（性能下降在10%以内），但语义和词汇相似的上下文会导致约50%的性能下降。人工释义的指令导致近20%的性能下降。为了缓解这个问题，本文提出了一种基于LLM的过滤框架，从噪声输入中提取核心指令。通过加入过滤步骤，模型在噪声条件下可以恢复高达98.5%的原始性能。

🔬 方法详解

问题定义：VLA模型在具身AI中被广泛应用，但其对真实世界中自然语言指令的鲁棒性不足。具体来说，当指令中包含无关上下文或使用释义时，模型性能会显著下降。现有方法缺乏对这种语言噪声的系统性研究和有效应对。

核心思路：核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解能力，从包含噪声的指令中提取出关键的、与机器人动作直接相关的核心命令。通过过滤掉无关信息，减少噪声对VLA模型的影响，从而提高其鲁棒性。

技术框架：整体框架包含两个主要步骤：1）噪声指令输入：VLA模型接收包含无关上下文或释义的指令。2）LLM过滤：使用LLM对指令进行分析，提取出核心命令。3）VLA模型执行：将提取出的核心命令输入VLA模型，驱动机器人执行相应动作。

关键创新：关键创新在于利用LLM作为指令预处理器，在VLA模型接收指令之前，先对指令进行清洗和提炼。这与直接将噪声指令输入VLA模型形成对比，显著提高了模型在复杂环境下的适应性。此外，对不同类型的无关上下文进行了细致的分类和实验分析，为后续研究提供了参考。

关键设计：LLM过滤器的具体实现细节未知，论文中可能使用了某种提示工程（prompt engineering）方法来指导LLM提取核心命令。损失函数和网络结构主要集中在VLA模型本身，而LLM主要作为预处理模块存在。关键在于如何设计有效的提示，使LLM能够准确识别并提取出核心命令。

📊 实验亮点

实验结果表明，添加语义和词汇相似的无关上下文会导致VLA模型性能下降约50%，而人工释义的指令会导致近20%的性能下降。通过引入基于LLM的过滤框架，模型在噪声条件下可以恢复高达98.5%的原始性能，显著提升了模型的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人与人类进行自然语言交互的场景，例如家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助等。通过提高机器人对指令的理解能力，可以使其更好地适应复杂多变的环境，并更有效地完成任务。未来，可以进一步探索更复杂的语言噪声类型，并开发更强大的指令过滤和理解技术。

📄 摘要（原文）

Vision Language Action (VLA) models are widely used in Embodied AI, enabling robots to interpret and execute language instructions. However, their robustness to natural language variability in real-world scenarios has not been thoroughly investigated. In this work, we present a novel systematic study of the robustness of state-of-the-art VLA models under linguistic perturbations. Specifically, we evaluate model performance under two types of instruction noise: (1) human-generated paraphrasing and (2) the addition of irrelevant context. We further categorize irrelevant contexts into two groups according to their length and their semantic and lexical proximity to robot commands. In this study, we observe consistent performance degradation as context size expands. We also demonstrate that the model can exhibit relative robustness to random context, with a performance drop within 10%, while semantically and lexically similar context of the same length can trigger a quality decline of around 50%. Human paraphrases of instructions lead to a drop of nearly 20%. To mitigate this, we propose an LLM-based filtering framework that extracts core commands from noisy inputs. Incorporating our filtering step allows models to recover up to 98.5% of their original performance under noisy conditions.