Résumé - ThinkAct : Raisonnement par Vision-Langage-Action via la Planification Latente Visuelle Renforcée

ThinkAct : Raisonnement par Vision-Langage-Action via la Planification Latente Visuelle Renforcée

2025-07-22 17:59:46

{"Chi-Pin Huang","Yueh-Hua Wu","Min-Hung Chen","Yu-Chiang Frank Wang","Fu-En Yang"}

{cs.CV,cs.AI,cs.LG,cs.RO}

ThinkAct est un cadre à double système conçu pour combler le fossé entre la raison de haut niveau et l'exécution d'action de bas niveau dans les tâches de raisonnement vision-langage-action (VLA). Il vise à permettre aux agents d'interpréter des instructions multimodales, de réaliser des plans à long terme et d'agir de manière adaptative dans des environnements dynamiques. ### Composants clés de ThinkAct : 1. **Modèle de langage multimodal** : ThinkAct utilise un modèle de langage large multimodal (MLLM) pour générer des plans de raisonnement incarnés. Ces plans sont basés sur des récompenses visuelles alignées sur les actions renforcées dérivées de l'achèvement des objectifs et de la cohérence des trajectoires. 2. **Apprentissage par renforcement** : ThinkAct utilise l'apprentissage par renforcement pour inciter le MLLM à effectuer des plans à long terme. Il utilise des retours visuels alignés sur les actions, tels que l'achèvement des objectifs et l'alignement des trajectoires, comme récompenses pour guider le processus de planification. 3. **Planification latente visuelle** : ThinkAct compresse les étapes de raisonnement intermédiaires dans un plan latent visuel. Cette représentation latente capture l'intention de haut niveau et conditionne un modèle d'action downstream pour une exécution d'action robuste dans les environnements cibles. 4. **Modèle d'action** : ThinkAct relie le plan latent visuel à un modèle d'action, qui prédit des actions exécutables en fonction de l'état actuel et du plan latent visuel. ### Avantages de ThinkAct : - **Adaptation à faible échantillon** : ThinkAct démontre des capacités d'adaptation à faible échantillon fortes, lui permettant d'apprendre rapidement de nouvelles tâches et environnements avec une quantité limitée de données. - **Planification à long terme** : ThinkAct permet la planification à long terme, permettant aux agents d'atteindre des objectifs complexes en les divisant en sous-tâches plus petites. - **Auto-correction** : ThinkAct peut détecter les échecs et générer des plans révisés pour corriger les erreurs pendant l'exécution de la tâche. ### Applications : ThinkAct a le potentiel d'être appliqué dans divers domaines, y compris : - **Robotique** : ThinkAct peut permettre aux robots de comprendre et d'exécuter des tâches complexes, telles que la manipulation d'objets, la navigation et la résolution de problèmes. - **Réalité virtuelle** : ThinkAct peut améliorer les expériences de réalité virtuelle en permettant aux utilisateurs d'interagir avec les environnements virtuels de manière plus intuitive et naturelle. - **Véhicules autonomes** : ThinkAct peut améliorer les capacités de prise de décision des véhicules autonomes, en leur permettant de naviguer dans des environnements complexes et dynamiques. ### Conclusion : ThinkAct est un cadre prometteur pour permettre aux agents incarnés de réaliser des tâches complexes dans des environnements dynamiques. Sa capacité à effectuer du raisonnement, planifier et exécuter des actions sur la base d'inputs visuels et textuels le fait devenir un outil précieux pour diverses applications dans la robotique, la réalité virtuelle et les véhicules autonomes.