CollabVLA: Self-Reflective Vision-Language-Action Model Dreaming Together with Human

📄 arXiv: 2509.14889v1 📥 PDF

作者: Nan Sun, Yongchang Li, Chenxu Wang, Huiying Li, Huaping Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-18

备注: 8 pages, 5 figures, 3 tables

💡 一句话要点

CollabVLA：提出自反思的视觉-语言-动作模型，实现人机协同

🎯 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 自反思 人机协作 扩散模型 混合专家 视觉语言模型 机器人

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言-动作模型（VLA）存在领域过拟合、推理过程不可解释以及依赖高延迟的生成模型的不足。
  2. CollabVLA集成了基于视觉语言模型的反思推理和基于扩散模型的动作生成，并采用混合专家设计，提升了性能和可解释性。
  3. 实验表明，CollabVLA在时间效率和Dream计数上显著优于现有方法，同时提高了成功率和可解释性。

📝 摘要（中文）

本文提出了CollabVLA，一个自反思的视觉-语言-动作框架，将标准的视觉运动策略转变为协作助手。CollabVLA通过在混合专家设计下，集成基于VLM的反思推理和基于扩散的动作生成，解决了现有VLA的关键局限性，包括领域过拟合、不可解释的推理以及辅助生成模型的高延迟。通过动作 grounding 和反思调优的两阶段训练方法，CollabVLA支持显式的自我反思，并在面对不确定性或重复失败时主动征求人类指导。与生成式智能体相比，CollabVLA将标准化时间缩短了约2倍，Dream计数减少了约4倍，实现了更高的成功率、改进的可解释性以及平衡的低延迟。这项工作朝着将VLA从不透明的控制器转变为真正能够推理、行动并与人类协作的辅助智能体迈出了开创性的一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言-动作模型（VLA）在复杂任务中面临挑战，主要体现在三个方面：一是领域过拟合，模型难以泛化到新的环境；二是推理过程不透明，难以理解模型做出决策的原因；三是依赖辅助生成模型，导致延迟较高，影响实时性。这些问题限制了VLA在实际应用中的潜力。

核心思路：CollabVLA的核心思路是将VLA转变为一个能够与人类协作的智能助手。为此，模型需要具备自我反思能力，能够在遇到困难时主动寻求人类的指导。通过结合视觉语言模型的推理能力和扩散模型的动作生成能力，CollabVLA能够更有效地解决复杂任务，并提供可解释的决策过程。

技术框架：CollabVLA的整体架构包含以下几个主要模块：1) 视觉感知模块，用于从环境中提取视觉信息；2) 语言理解模块，用于理解人类的指令和反馈；3) 反思推理模块，基于视觉语言模型进行推理，分析当前状态并评估行动的有效性；4) 动作生成模块，基于扩散模型生成具体的动作指令；5) 混合专家模块，用于根据当前状态选择合适的专家模块进行处理。训练过程分为两个阶段：首先进行动作 grounding，使模型能够理解动作与环境之间的关系；然后进行反思调优，使模型具备自我反思和寻求人类指导的能力。

关键创新：CollabVLA最重要的技术创新在于其自反思能力。通过集成视觉语言模型，CollabVLA能够对自身的行为进行评估，并在遇到困难时主动寻求人类的帮助。这种自反思能力使得CollabVLA能够更好地适应复杂环境，并提供更可靠的决策。与现有方法相比，CollabVLA不再是一个简单的控制器，而是一个能够与人类协作的智能助手。

关键设计：CollabVLA的关键设计包括：1) 混合专家模块的设计，用于根据当前状态选择合适的专家模块；2) 基于扩散模型的动作生成模块，能够生成更自然、更流畅的动作；3) 两阶段训练方法，首先进行动作 grounding，然后进行反思调优；4) 损失函数的设计，用于鼓励模型进行自我反思和寻求人类指导。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，CollabVLA在多个任务上都取得了显著的性能提升。与生成式智能体相比，CollabVLA将标准化时间缩短了约2倍，Dream计数减少了约4倍，同时实现了更高的成功率和改进的可解释性。这些结果表明，CollabVLA在效率、准确性和可解释性方面都优于现有方法。

🎯 应用场景

CollabVLA具有广泛的应用前景，例如：智能家居助手、工业机器人、自动驾驶等。它可以帮助人类完成各种复杂任务，提高工作效率和生活质量。通过与人类的协作，CollabVLA可以不断学习和改进，最终成为一个真正智能的助手。未来，CollabVLA有望在更多领域得到应用，为人类带来更大的便利。

📄 摘要（原文）

In this work, we present CollabVLA, a self-reflective vision-language-action framework that transforms a standard visuomotor policy into a collaborative assistant. CollabVLA tackles key limitations of prior VLAs, including domain overfitting, non-interpretable reasoning, and the high latency of auxiliary generative models, by integrating VLM-based reflective reasoning with diffusion-based action generation under a mixture-of-experts design. Through a two-stage training recipe of action grounding and reflection tuning, it supports explicit self-reflection and proactively solicits human guidance when confronted with uncertainty or repeated failure. It cuts normalized Time by ~2x and Dream counts by ~4x vs. generative agents, achieving higher success rates, improved interpretability, and balanced low latency compared with existing methods. This work takes a pioneering step toward shifting VLAs from opaque controllers to genuinely assistive agents capable of reasoning, acting, and collaborating with humans.