機器之心● 精選AI 評分73
復旦與南洋理工提出 SimpleVLN，不改模型主幹重新整理導航 SOTA
復旦大學、南洋理工大學等提出 SimpleVLN，在不改動多模態大模型主幹、不額外增加專用導航模組的前提下，重新整理視覺語言導航的 SOTA。該方法把每次模型呼叫都當作一次獨立決策，只輸入指令、當前畫面和篩選後的歷史觀測，其中早期幀均勻取樣，並保留最新一幀；每次推理輸出一段連續動作，也就是動作塊，使成功率從 45.6% 提升到 53.6%。訓練分三階段：SFT、DAgger 和 DAPO 強化學習。DAgger 使 R2R-CE 的成功率從 57.9% 提升到 65.4%；