A Compositional Paradigm for Foundation Models: Towards Smarter Robotic Agents

📄 arXiv: 2510.18608v1 📥 PDF

作者: Luigi Quarantiello, Elia Piccoli, Jack Bell, Malio Li, Giacomo Carfì, Eric Nuertey Coleman, Gerlando Gramaglia, Lanpei Li, Mauro Madeddu, Irene Testa, Vincenzo Lomonaco

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-10-21

💡 一句话要点

提出基于持续学习和组合性的范式，提升具身智能体在动态环境中的适应性

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

关键词: 持续学习 组合性 具身智能 机器人控制 基础模型

📋 核心要点

  1. 现有基础模型难以适应动态的现实环境，需要大量数据重新训练，效率低下。
  2. 论文提出结合持续学习和组合性，使机器人智能体能够增量学习和灵活组合已有知识。
  3. 该方法旨在提升智能体在动态环境中的适应性和泛化能力，无需完全重新训练。

📝 摘要（中文）

基础模型在语言、视觉和机器人控制等领域取得了前所未有的成果。这些模型能够处理海量数据，提取和开发丰富的表征，并应用于不同的领域和模态。然而，它们在适应动态的现实世界场景时仍然存在问题，需要从头开始重新训练整个模型。本文提出应用持续学习和组合性原则，以促进更灵活、高效和智能的AI解决方案的开发。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基础模型在动态、真实世界环境中适应性差的问题。现有方法通常需要从头开始重新训练整个模型，计算成本高昂且效率低下。此外，模型难以将已学习的知识迁移到新的、未知的场景中，泛化能力受限。

核心思路：论文的核心思路是将持续学习和组合性原则引入到基础模型中。持续学习允许模型在不忘记先前知识的情况下逐步学习新知识，而组合性则允许模型将已学习的模块化知识组合起来，以适应新的任务和环境。通过这种方式，模型可以更灵活、高效地适应动态环境，并提高泛化能力。

技术框架：论文提出的技术框架包含以下几个主要模块：1) 知识表示模块：用于提取和表示从数据中学习到的知识；2) 持续学习模块：用于在不忘记先前知识的情况下逐步学习新知识；3) 组合模块：用于将已学习的模块化知识组合起来，以适应新的任务和环境；4) 控制模块：用于根据组合后的知识生成控制指令，驱动机器人执行任务。

关键创新：论文的关键创新在于将持续学习和组合性原则结合起来，并将其应用于机器人控制领域。这种方法允许机器人智能体在动态环境中持续学习和适应，而无需从头开始重新训练整个模型。此外，论文还提出了一种新的知识表示方法，能够有效地提取和表示从数据中学习到的知识。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 持续学习策略的选择，例如iCaRL、EWC等；2) 组合模块的设计，例如基于注意力机制的组合方法；3) 知识表示方法的选择，例如基于图神经网络的知识表示方法；4) 损失函数的设计，例如用于平衡新旧知识的损失函数。

📊 实验亮点

由于论文摘要中没有提供具体的实验结果，因此无法总结实验亮点。需要阅读完整论文才能了解具体的性能数据、对比基线和提升幅度。但可以推测，实验结果应该会展示该方法在适应动态环境和泛化能力方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人智能体在动态环境中自主操作的场景，例如：智能制造、仓储物流、家庭服务、医疗健康等。通过持续学习和组合性，机器人能够更好地适应不断变化的环境，完成更加复杂和精细的任务，从而提高生产效率和服务质量。

📄 摘要（原文）

The birth of Foundation Models brought unprecedented results in a wide range of tasks, from language to vision, to robotic control. These models are able to process huge quantities of data, and can extract and develop rich representations, which can be employed across different domains and modalities. However, they still have issues in adapting to dynamic, real-world scenarios without retraining the entire model from scratch. In this work, we propose the application of Continual Learning and Compositionality principles to foster the development of more flexible, efficient and smart AI solutions.