What do VLM-Based Vision-Language Navigation Models Rely on: Interpreting and Steering Policy Behavior
作者: Débora Oliveira Makowski, Samiran Gode, Abhijeet Nayak, Marco Hutter, Cordelia Schmid, Lukas Rosenberger Schmid, Wolfram Burgard
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-09-21
💡 一句话要点
提出可解释的视觉语言导航模型以提升导航决策透明度
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言导航 可解释性 多模态推理 干预式指标 零-shot学习
📋 核心要点
- 现有的视觉语言导航模型在决策透明度和信息流动方面存在不足，难以理解其导航决策的依据。
- 本研究通过干预式指标分析视觉观察、指令和记忆对导航决策的影响，提升模型的可解释性和可引导性。
- 实验结果表明，模型对所有输入模态敏感，能够编码导航进展，并在真实场景中实现零-shot转移，显著提升性能。
📝 摘要（中文）
现代视觉语言导航（VLN）模型主要依赖预训练的大型视觉语言模型（VLM）来预测导航动作。尽管这种语言指令与视觉观察的融合促进了多模态推理，但也模糊了信息在不同模态间的流动及导航决策的驱动机制。因此，VLN模型是否基于相关的语义线索或能够跟踪任务进展仍不明确。本研究探讨了VLN模型的可解释性和可引导性，采用干预式指标测量视觉观察、指令和视觉记忆如何因果影响导航决策。结果表明，这些导航策略对所有输入模态敏感，而非依赖单一模态。我们进一步展示了这些代理能够编码导航进展，并保留其VLM骨干的语义结构，从而通过内部激活实现概念级引导。最后，我们提取了抽象行为的激活向量，能够在无额外微调的情况下将其零-shot转移到分布外的真实场景中，提升性能。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决视觉语言导航模型在决策过程中的不透明性问题，现有方法未能清晰展示信息在不同模态间的流动及其对导航决策的影响。
核心思路：通过干预式指标，分析视觉观察、语言指令和视觉记忆如何因果影响导航决策，从而提升模型的可解释性和可引导性。
技术框架：整体架构包括输入模态的融合、导航策略的生成和决策过程的可解释性分析，主要模块包括视觉观察处理、语言指令解析和导航决策生成。
关键创新：本研究的创新点在于引入干预式指标来量化不同模态对导航决策的影响，展示了模型对所有输入模态的敏感性及其内部激活的概念级引导能力。
关键设计：在模型设计中，采用了多模态融合策略，确保不同模态信息的有效整合，并通过激活向量的提取实现零-shot转移，提升了模型在真实场景中的适应性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，模型在多模态输入下的导航决策表现出高度敏感性，能够有效编码导航进展。通过零-shot转移到真实场景，模型在没有额外微调的情况下，性能提升显著，展示了在复杂环境中的适应能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能机器人导航、自动驾驶和人机交互等场景。通过提升视觉语言导航模型的可解释性和可引导性，可以增强系统在复杂环境中的决策能力，进而提高用户信任度和系统安全性。未来，该技术有望在更多实际应用中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Modern Vision-Language Navigation (VLN) models rely mostly on pre-trained large Vision-Language Models (VLMs) to predict navigation actions. While this fusion of language instructions and visual observations allows multimodal reasoning, it obscures how information is routed across modalities or what mechanisms drive navigation decisions. Thus, it remains unclear whether VLN models ground their predictions in relevant semantic cues or can track task progress. In this work, we study the interpretability and steerability of VLN models. We use intervention-based metrics that measure how visual observations, instructions, and visual memory causally influence navigation decisions. Our results show that these navigation policies are sensitive to all input modalities and do not depend on a single one. We further show that these agents encode navigation progress and retain semantic structure from their VLM backbones, enabling concept-level steering through internal activations. Finally, we extract activation vectors for abstract behaviors to transfer them zero-shot to out-of-distribution real-world scenarios, improving performance without additional fine-tuning.