VoyagerVision: Investigating the Role of Multi-modal Information for Open-ended Learning Systems

📄 arXiv: 2507.00079v1 📥 PDF

作者: Ethan Smyth, Alessandro Suglia

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-06-29

备注: website: https://esmyth-dev.github.io/VoyagerVision.github.io/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出VoyagerVision以增强开放式学习系统的多模态能力

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

关键词: 开放式学习 多模态信息 视觉输入 结构生成 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有方法在空间环境理解和任务执行能力上存在局限，尤其是在复杂结构的构建中表现不佳。
  2. 本文提出VoyagerVision，通过结合视觉输入和语言模型，增强模型在Minecraft中创建结构的能力，扩展其开放式学习的潜力。
  3. 实验表明，VoyagerVision在平坦世界的构建单元测试中成功率达到50%，在复杂结构中仍有提升空间。

📝 摘要（中文）

开放式学习是追求通用人工智能（AGI）的一个活跃研究领域，使模型能够自主选择任务。近期大型语言模型（LLMs）如GPT-4o的进展，使得这些模型能够解读图像输入。本文提出VoyagerVision，一个多模态模型，能够利用Minecraft中的截图作为视觉反馈创建结构，展示了视觉输入在空间环境理解中的重要性。实验结果表明，VoyagerVision在50次迭代中平均创建了2.75个独特结构，显示出其在开放式潜力上的提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有开放式学习系统在空间环境理解和任务执行能力不足的问题，尤其是在复杂结构构建方面的挑战。

核心思路：通过引入多模态信息，特别是视觉输入，增强模型对环境的理解能力，从而提升其自主选择和执行任务的能力。

技术框架：VoyagerVision的整体架构包括视觉输入处理模块、语言模型解析模块和结构生成模块，形成一个闭环反馈系统。模型首先接收Minecraft中的截图，然后解析环境信息，最后生成相应的结构。

关键创新：VoyagerVision的主要创新在于将视觉输入与语言模型结合，显著提升了模型在复杂环境中的任务执行能力，这是与现有方法的本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化结构生成的准确性，并调整了网络结构以适应多模态输入的处理需求。

📊 实验亮点

实验结果显示，VoyagerVision在50次迭代中平均成功创建2.75个独特结构，且在平坦世界的构建单元测试中成功率达到50%。与之前的Voyager模型相比，表现出显著的性能提升，尤其在复杂结构的构建上。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括游戏开发、虚拟现实和机器人导航等。通过增强模型的多模态理解能力，VoyagerVision可以在更复杂的环境中执行任务，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Open-endedness is an active field of research in the pursuit of capable Artificial General Intelligence (AGI), allowing models to pursue tasks of their own choosing. Simultaneously, recent advancements in Large Language Models (LLMs) such as GPT-4o [9] have allowed such models to be capable of interpreting image inputs. Implementations such as OMNI-EPIC [4] have made use of such features, providing an LLM with pixel data of an agent's POV to parse the environment and allow it to solve tasks. This paper proposes that providing these visual inputs to a model gives it greater ability to interpret spatial environments, and as such, can increase the number of tasks it can successfully perform, extending its open-ended potential. To this aim, this paper proposes VoyagerVision -- a multi-modal model capable of creating structures within Minecraft using screenshots as a form of visual feedback, building on the foundation of Voyager. VoyagerVision was capable of creating an average of 2.75 unique structures within fifty iterations of the system, as Voyager was incapable of this, it is an extension in an entirely new direction. Additionally, in a set of building unit tests VoyagerVision was successful in half of all attempts in flat worlds, with most failures arising in more complex structures. Project website is available at https://esmyth-dev.github.io/VoyagerVision.github.io/