On the Strengths and Weaknesses of Data for Open-set Embodied Assistance

📄 arXiv: 2603.04819v1 📥 PDF

作者: Pradyumna Tambwekar, Andrew Silva, Deepak Gopinath, Jonathan DeCastro, Xiongyi Cui, Guy Rosman

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-03-05

💡 一句话要点

提出开放集纠正辅助框架，研究数据多样性对具身智能模型泛化能力的影响

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

关键词: 具身智能 开放集学习 纠正辅助 多模态学习 交互数据 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有纠正辅助方法通常假设封闭的纠正类别或依赖外部规划器，限制了其在开放环境下的应用。
  2. 论文提出开放集纠正辅助框架，通过检查用户行为并提供纠正动作或语言反馈来实现辅助。
  3. 通过在Overcooked环境中生成合成辅助数据集并微调LLaMA模型，验证了模型对新任务和用户行为的泛化能力。

📝 摘要（中文）

具身智能基础模型在机器人或自动驾驶等实际领域中表现日益出色。这些模型通常部署在交互或辅助环境中，因此模型对新用户和新任务的泛化能力至关重要。多样化的交互数据生成为具身智能基础模型提供数据高效的泛化能力提供了一条有希望的途径。本文研究了在合成领域中，多模态基础模型在多样化交互辅助数据上进行微调后的泛化能力。我们沿着两个轴探索泛化：a) 对未见过的用户行为类别的辅助，以及 b) 在训练期间未遇到的新配置中提供指导。我们研究了一种名为“开放集纠正辅助”的广泛能力，其中模型需要检查冗长的用户行为，并通过纠正动作或基于语言的反馈提供辅助。这项任务在之前的工作中仍未解决，之前的工作通常假设封闭的纠正类别或依赖于外部规划器，这使其成为评估辅助数据限制的具有挑战性的测试平台。为了支持这项任务，我们在 Overcooked 中生成合成辅助数据集，并微调基于 LLaMA 的模型，以评估对新任务和用户行为的泛化。我们的方法提供了关于使能开放集辅助智能所需辅助数据集性质的关键见解。特别是，我们表明，高性能模型受益于涵盖辅助的不同方面的数据集，包括多模态 grounding、缺陷推理以及暴露于多样化的场景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身智能模型在开放式辅助场景下的泛化问题，即模型需要对未见过的用户行为类别和新配置提供辅助。现有方法的痛点在于，它们通常假设封闭的纠正类别或依赖于外部规划器，这限制了它们在实际开放环境中的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用多样化的交互辅助数据来提升具身智能模型的泛化能力。通过构建包含各种用户行为和场景的数据集，并在此基础上微调基础模型，使模型能够学习到更鲁棒的辅助策略。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 在Overcooked环境中生成合成辅助数据集，该数据集包含用户行为、环境状态以及相应的辅助动作或语言反馈。2) 选择一个多模态基础模型（基于LLaMA），并使用生成的数据集对其进行微调。3) 在新的任务和用户行为上评估微调后的模型的泛化能力。4) 分析不同类型的数据对模型性能的影响，例如多模态 grounding 数据、缺陷推理数据以及多样化场景数据。

关键创新：论文的关键创新在于提出了开放集纠正辅助的概念，并探索了如何通过多样化的交互数据来解决这个问题。与以往工作相比，该方法不再局限于封闭的纠正类别，而是能够处理未知的用户行为和场景。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 合成数据集的设计，需要覆盖各种用户行为和场景，以保证数据的多样性。2) 损失函数的设计，需要能够有效地学习多模态信息，并实现动作或语言反馈的生成。3) 模型架构的选择，需要选择一个具有强大表达能力的基础模型，例如LLaMA。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过在多样化的交互辅助数据上进行微调，基于LLaMA的模型在开放集纠正辅助任务上取得了显著的性能提升。研究还发现，包含多模态 grounding、缺陷推理以及多样化场景的数据集对模型的性能至关重要。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人辅助、自动驾驶等领域。例如，在机器人辅助场景中，机器人可以根据用户的行为提供实时的指导和纠正，帮助用户完成任务。在自动驾驶领域，自动驾驶系统可以根据驾驶员的状态和行为提供辅助驾驶功能，提高驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

Embodied foundation models are increasingly performant in real-world domains such as robotics or autonomous driving. These models are often deployed in interactive or assistive settings, where it is important that these assistive models generalize to new users and new tasks. Diverse interactive data generation offers a promising avenue for providing data-efficient generalization capabilities for interactive embodied foundation models. In this paper, we investigate the generalization capabilities of a multimodal foundation model fine-tuned on diverse interactive assistance data in a synthetic domain. We explore generalization along two axes: a) assistance with unseen categories of user behavior and b) providing guidance in new configurations not encountered during training. We study a broad capability called \textbf{Open-Set Corrective Assistance}, in which the model needs to inspect lengthy user behavior and provide assistance through either corrective actions or language-based feedback. This task remains unsolved in prior work, which typically assumes closed corrective categories or relies on external planners, making it a challenging testbed for evaluating the limits of assistive data. To support this task, we generate synthetic assistive datasets in Overcooked and fine-tune a LLaMA-based model to evaluate generalization to novel tasks and user behaviors. Our approach provides key insights into the nature of assistive datasets required to enable open-set assistive intelligence. In particular, we show that performant models benefit from datasets that cover different aspects of assistance, including multimodal grounding, defect inference, and exposure to diverse scenarios.