摘要：本文介绍了一种名为SpatialCoT的新方法，旨在提高视觉语言模型（VLM）的空间推理能力。该方法包括两个阶段：空间坐标双向对齐和链式思维空间定位，前者将视觉语言输入与空间坐标对齐，后者利用语言模型的推理能力进行高级空间推理。实验结果表明，在导航和操作任务中

本文介绍了一种名为SpatialCoT的新方法，旨在提高视觉语言模型（VLM）的空间推理能力。该方法包括两个阶段：空间坐标双向对齐和链式思维空间定位，前者将视觉语言输入与空间坐标对齐，后者利用语言模型的推理能力进行高级空间推理。实验结果表明，在导航和操作任务中，该方法在模拟环境和真实世界环境中均显著优于先前的最佳方法。

该研究提出了两种阶段的方法来增强视觉语言模型（VLM）的空间推理能力：空间坐标双向对齐和链式思维空间接地。在第一阶段中，他们通过引入一个双方向对齐框架，将视觉数据与坐标对齐，以帮助模型理解并生成基于坐标的输入和输出。在第二阶段中，他们利用语言推理能力来处理复杂的空间推理任务，并将语言推理过程转化为基于坐标的行动。

相较于之前的研究，该方法使用了更丰富的数据类型，包括对象理解、能力预测、空间关系和空间兼容性等四个类别。此外，他们还设计了一个自动化的数据生成管道，以高效地收集高质量的“推理-行动”数据对。

该方法的主要目标是提高视觉语言模型的空间推理能力，使其能够更好地理解和生成基于坐标的输入和输出。通过引入双方向对齐框架和自动化数据生成管道，该方法有效地解决了数据组织和数据质量等问题，为模型提供了更强的空间推理能力。

本文主要介绍了针对视觉语言模型（Vision-Language Model，简称VLM）的两个阶段训练方法——链式思维（Chain-of-Thought，简称CoT）和两阶段训练，并通过多个实验对其效果进行了评估。

在第一个实验中，作者将VLM应用于两个任务：导航和操纵。对于导航任务，作者使用了Habitat Synthetic Scenes Dataset（HSSD）作为数据集，并采用了Habitat作为模拟器来评估模型的表现。对于操纵任务，作者使用了Sapien作为模拟器，并生成了多样化的桌面重新排列任务来评估模型的表现。作者还比较了使用不同训练方法的VLM模型在这些任务中的表现，并证明了两个阶段训练方法的有效性。

在第二个实验中，作者对不同类型的任务进行了分类，并评估了每个类型任务中VLM模型的表现。结果表明，在操作任务中，大多数失败的原因是由于存在非唯一物体和大量物体导致的拥挤场景和碰撞风险增加。而在导航任务中，作者发现该方法在处理稀疏奖励信号和需要高级空间理解与推理能力的任务时表现出色。

在第三个实验中，作者研究了VLM的基本能力与其下游任务性能之间的关系。结果显示，基本能力与下游任务性能之间存在着明显的正相关关系。

最后，在第四个实验中，作者通过对一个具体任务的案例分析，展示了链式思维过程如何显著提高模型利用空间和上下文信息的能力，例如房间布局和常识知识，以达到正确答案的效果。

总的来说，本文通过多个实验对VLM模型的两个阶段训练方法及其效果进行了全面的评估，为后续的研究提供了有价值的参考。

本文提出了一种新颖的方法，名为Spatial-CoT，旨在增强视觉语言模型的空间推理能力，以处理复杂的实体任务规划。该方法通过两个阶段来实现：空间坐标双向对齐和链式思维空间定位。作者将语言推理能力与基于坐标的动作计划相结合，显著提高了模型在处理复杂实体任务时的表现。实验结果表明，在导航和操作等具有挑战性的实体任务中，该模型明显优于先前的最佳方法。 此外，本文还提供了一个数据收集管道，可以自动收集高质量的理由数据，大大降低了模型微调的数据获取成本。

本文的主要贡献在于提出了一种新的方法，即Spatial-CoT，用于增强视觉语言模型的空间推理能力。该方法采用了两个关键步骤：空间坐标双向对齐和链式思维空间定位。这种方法不仅利用了视觉语言模型的语言推理能力，而且还能够生成精细的动作序列，从而显著提高了模型在处理复杂实体任务时的表现。

尽管本文提出的方法已经在实验中取得了很好的效果，但仍然存在一些限制。例如，该方法无法处理需要物体旋转的任务，并且目前仅使用了二维图像作为视觉输入，因此还需要进一步研究三维输入的可能性。在未来的研究中，我们可以探索如何解决这些问题并进一步提高模型的空间推理能力。

来源：宁教授网络空间元宇宙