這項(xiàng)由俄羅斯T-Tech實(shí)驗(yàn)室的喬治·布雷迪斯領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)完成的創(chuàng)新性工作，于2025年8月發(fā)表在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊上。研究團(tuán)隊(duì)成員還包括斯坦尼斯拉夫·德雷卡、維亞切斯拉夫·西尼、魯斯蘭·拉希莫夫和丹尼爾·加夫里洛夫。有興趣深入了解的讀者可以通過GitHub代碼庫https://github.com/corl-team/VL-DAC獲取詳細(xì)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

考慮這樣一個(gè)場(chǎng)景：你想要訓(xùn)練一個(gè)助手，讓它能夠看懂你給它的圖片，理解你說的話，然后準(zhǔn)確地執(zhí)行一系列復(fù)雜的操作。比如你給它一張廚房的照片，告訴它"請(qǐng)幫我做一頓晚餐"，它不僅要能看懂廚房里有什么，還要知道如何一步步地完成做菜這個(gè)任務(wù)。這聽起來像是科幻小說里的情節(jié)，但T-Tech的研究團(tuán)隊(duì)正在將這樣的想法變成現(xiàn)實(shí)。

這個(gè)研究團(tuán)隊(duì)面臨的核心挑戰(zhàn)，就像是教一個(gè)從未見過世界的學(xué)徒如何在復(fù)雜環(huán)境中完成任務(wù)?，F(xiàn)有的人工智能系統(tǒng)擅長(zhǎng)看圖說話，能夠準(zhǔn)確描述一張照片里有什么，但當(dāng)需要它們?cè)趧?dòng)態(tài)變化的環(huán)境中做出一系列連續(xù)決策時(shí)，它們往往表現(xiàn)得笨手笨腳。這就好比一個(gè)能夠準(zhǔn)確描述菜譜內(nèi)容的助手，卻不知道如何真正下廚做菜。

傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法存在一個(gè)根本性問題，就像是用一本過時(shí)的教科書來培訓(xùn)現(xiàn)代工人。大多數(shù)AI系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是靜態(tài)的圖片配文字描述，這就像是只給學(xué)徒看菜譜和食材照片，卻從不讓他實(shí)際操作爐灶。當(dāng)這些系統(tǒng)需要在真實(shí)的、不斷變化的環(huán)境中工作時(shí)，它們就顯得力不從心。

研究團(tuán)隊(duì)的突破性創(chuàng)新在于開發(fā)了一種名為"視覺語言解耦演員評(píng)論家"的訓(xùn)練方法，簡(jiǎn)稱VL-DAC。這個(gè)名字聽起來很學(xué)術(shù)化，但實(shí)際上可以用一個(gè)簡(jiǎn)單的比喻來理解：就像是培訓(xùn)一個(gè)學(xué)徒時(shí)，將"觀察和思考"與"實(shí)際行動(dòng)"分開訓(xùn)練，然后再巧妙地結(jié)合起來。

在傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法中，AI系統(tǒng)就像是一個(gè)被迫同時(shí)學(xué)習(xí)觀察、思考和行動(dòng)的學(xué)徒，這往往導(dǎo)致學(xué)習(xí)過程混亂不堪。而VL-DAC方法則更加聰明，它將訓(xùn)練過程分成兩個(gè)相對(duì)獨(dú)立但互相配合的部分：一部分專門負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)如何在每個(gè)具體步驟中做出正確的行動(dòng)選擇，另一部分則專門評(píng)估整體的任務(wù)完成情況。

這種分離訓(xùn)練的好處就像是讓一個(gè)學(xué)廚師專門練習(xí)切菜技巧，同時(shí)讓另一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的師傅在旁邊評(píng)判整道菜的完成質(zhì)量。切菜的人專注于每一刀的準(zhǔn)確性，而師傅則關(guān)注整道菜的進(jìn)展。這樣的分工讓整個(gè)學(xué)習(xí)過程變得更加高效和穩(wěn)定。

研究團(tuán)隊(duì)最令人印象深刻的發(fā)現(xiàn)是，他們的AI系統(tǒng)在相對(duì)簡(jiǎn)單和廉價(jià)的模擬環(huán)境中學(xué)到的技能，竟然能夠成功轉(zhuǎn)移到真實(shí)世界的復(fù)雜任務(wù)中。這就好比一個(gè)學(xué)徒在訓(xùn)練廚房里掌握了基本的烹飪技巧后，能夠在真正的餐廳廚房中勝任工作。

為了驗(yàn)證這種技能轉(zhuǎn)移的效果，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了多個(gè)不同類型的訓(xùn)練環(huán)境。第一個(gè)是類似于迷宮導(dǎo)航的MiniWorld環(huán)境，AI需要在虛擬的三維空間中找到目標(biāo)位置，這就像是訓(xùn)練一個(gè)快遞員如何在復(fù)雜的建筑物中找到正確的房間。第二個(gè)是卡牌游戲環(huán)境Gym-Cards，AI需要理解游戲規(guī)則并做出最優(yōu)決策，這培養(yǎng)了它的邏輯推理能力。第三個(gè)是ALFWorld環(huán)境，AI需要在模擬的家庭環(huán)境中完成各種日常任務(wù)，比如整理房間或準(zhǔn)備物品。最后是WebShop環(huán)境，AI需要在網(wǎng)絡(luò)購物界面中瀏覽商品并完成購買，這訓(xùn)練了它處理復(fù)雜用戶界面的能力。

每個(gè)訓(xùn)練環(huán)境都像是一個(gè)專門的訓(xùn)練場(chǎng)，培養(yǎng)AI的不同方面能力。在導(dǎo)航訓(xùn)練場(chǎng)中，它學(xué)會(huì)了空間推理和路徑規(guī)劃；在卡牌游戲中，它掌握了邏輯分析和策略思維；在家庭環(huán)境中，它學(xué)會(huì)了理解日常任務(wù)的步驟和優(yōu)先級(jí)；在購物環(huán)境中，它掌握了與復(fù)雜界面交互的技巧。

令研究團(tuán)隊(duì)驚喜的是，當(dāng)AI完成了這些相對(duì)簡(jiǎn)單環(huán)境中的訓(xùn)練后，它在面對(duì)真實(shí)世界的復(fù)雜任務(wù)時(shí)表現(xiàn)出了顯著的改進(jìn)。在BALROG游戲控制基準(zhǔn)測(cè)試中，經(jīng)過訓(xùn)練的AI系統(tǒng)相比基礎(chǔ)版本提升了50%的相對(duì)性能。這個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試要求AI控制游戲角色完成復(fù)雜的長(zhǎng)期目標(biāo)，就像是考驗(yàn)一個(gè)玩家是否能夠制定并執(zhí)行復(fù)雜的游戲策略。

在VSI-Bench空間規(guī)劃測(cè)試中，訓(xùn)練后的AI在最困難的任務(wù)上提升了5%的相對(duì)性能。這個(gè)測(cè)試評(píng)估AI理解空間關(guān)系和進(jìn)行路徑規(guī)劃的能力，類似于考驗(yàn)一個(gè)人是否能在陌生城市中有效導(dǎo)航。在VisualWebBench網(wǎng)頁導(dǎo)航測(cè)試中，AI也實(shí)現(xiàn)了2%的相對(duì)性能提升，展示了它在處理復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)界面方面的進(jìn)步。

更令人印象深刻的是，這些提升是在AI不損失其基礎(chǔ)圖像理解能力的前提下實(shí)現(xiàn)的。這就像是一個(gè)學(xué)徒在學(xué)會(huì)了實(shí)際操作技能后，仍然保持著對(duì)理論知識(shí)的掌握程度。

研究團(tuán)隊(duì)深入分析了為什么他們的VL-DAC方法比現(xiàn)有技術(shù)更加優(yōu)秀。傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法往往需要研究人員精心調(diào)整各種參數(shù)，就像是烹飪時(shí)需要反復(fù)試驗(yàn)調(diào)料的配比。而VL-DAC方法則更像是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的菜譜，在不同的環(huán)境中都能穩(wěn)定地產(chǎn)生好結(jié)果，無需復(fù)雜的參數(shù)調(diào)整。

與現(xiàn)有的RL4VLM方法相比，VL-DAC避免了一個(gè)關(guān)鍵問題：如何平衡"思考"和"行動(dòng)"兩個(gè)方面的學(xué)習(xí)。RL4VLM就像是讓學(xué)徒同時(shí)練習(xí)觀察食材和掌握刀工，但沒有告訴他兩者應(yīng)該如何配合，結(jié)果往往是顧此失彼。VL-DAC通過巧妙的分離設(shè)計(jì)，讓這兩個(gè)方面能夠獨(dú)立優(yōu)化，然后自然地結(jié)合在一起。

與LOOP方法相比，VL-DAC在處理長(zhǎng)期任務(wù)時(shí)表現(xiàn)更加出色。LOOP方法就像是一個(gè)只能等到最后才知道整道菜好不好的學(xué)徒，中間過程的反饋很有限。而VL-DAC則能在每個(gè)步驟中都得到及時(shí)的反饋和指導(dǎo)，使得學(xué)習(xí)過程更加高效。

與ArCHer方法相比，VL-DAC不需要存儲(chǔ)大量的歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。ArCHer就像是需要詳細(xì)記錄每次烹飪過程的學(xué)徒，需要大量存儲(chǔ)空間和復(fù)雜的管理系統(tǒng)。VL-DAC則更加輕量化，能夠在資源有限的環(huán)境中高效運(yùn)行。

研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證VL-DAC的各個(gè)組成部分的重要性。他們發(fā)現(xiàn)，就像烹飪中每種調(diào)料都有其獨(dú)特作用一樣，VL-DAC的每個(gè)技術(shù)組件都對(duì)最終性能有重要貢獻(xiàn)。知識(shí)點(diǎn)重新開始學(xué)習(xí)的預(yù)熱期幫助系統(tǒng)穩(wěn)定地建立基礎(chǔ)；梯度阻斷技術(shù)防止不同訓(xùn)練目標(biāo)之間的相互干擾；正則化約束則確保系統(tǒng)不會(huì)偏離預(yù)期的學(xué)習(xí)軌跡。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，當(dāng)逐步添加這些技術(shù)組件時(shí)，系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性都有明顯提升。這就像是一個(gè)菜譜中的每種配料都有其存在的理由，缺少任何一種都會(huì)影響最終的口味。

研究團(tuán)隊(duì)還探索了VL-DAC在不同規(guī)模AI模型上的表現(xiàn)。他們發(fā)現(xiàn)，從40億參數(shù)的Gemma3-4B到70億參數(shù)的Qwen2-VL-7B，VL-DAC都能穩(wěn)定工作，無需針對(duì)不同模型大小進(jìn)行特別調(diào)整。這就像是一個(gè)通用的教學(xué)方法，既適合初學(xué)者也適合有一定基礎(chǔ)的學(xué)生。

特別值得關(guān)注的是，研究團(tuán)隊(duì)證明了合成環(huán)境訓(xùn)練的強(qiáng)大潛力。傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，AI系統(tǒng)需要在高度逼真的環(huán)境中訓(xùn)練才能掌握真實(shí)世界的技能。但這項(xiàng)研究表明，在設(shè)計(jì)合理的簡(jiǎn)化環(huán)境中進(jìn)行訓(xùn)練，同樣能夠獲得可轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實(shí)世界的有用技能。這就像是運(yùn)動(dòng)員在標(biāo)準(zhǔn)化訓(xùn)練場(chǎng)中練習(xí)基本功，然后在真正比賽中展現(xiàn)出優(yōu)秀表現(xiàn)。

這種發(fā)現(xiàn)對(duì)于AI研究具有重要意義，因?yàn)闃?gòu)建高度逼真的訓(xùn)練環(huán)境往往需要巨大的計(jì)算資源和成本。如果能夠在相對(duì)簡(jiǎn)單的環(huán)境中培養(yǎng)出有用的技能，那么AI訓(xùn)練的門檻將大大降低，更多的研究團(tuán)隊(duì)和應(yīng)用場(chǎng)景都能受益。

研究團(tuán)隊(duì)也誠實(shí)地討論了當(dāng)前方法的局限性。在獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)稀少的困難任務(wù)中，VL-DAC仍然面臨挑戰(zhàn)。這就像是一個(gè)學(xué)徒在很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)都得不到師傅反饋的情況下，很難知道自己是否在正確的軌道上。此外，當(dāng)前的研究主要關(guān)注基于屏幕界面的任務(wù)，對(duì)于需要精確物理控制的機(jī)器人任務(wù)還需要進(jìn)一步探索。

另一個(gè)限制是，現(xiàn)有方法主要針對(duì)單個(gè)智能體的場(chǎng)景，還沒有擴(kuò)展到需要多個(gè)AI系統(tǒng)協(xié)作或競(jìng)爭(zhēng)的復(fù)雜環(huán)境。這就像是培訓(xùn)了優(yōu)秀的個(gè)人廚師，但還沒有探索如何讓多個(gè)廚師高效協(xié)作完成大型宴會(huì)。

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)未來發(fā)展方向提出了清晰的規(guī)劃。他們?cè)O(shè)想建立一個(gè)開放的環(huán)境庫，就像是建造一個(gè)包含各種訓(xùn)練場(chǎng)景的大型訓(xùn)練中心。每個(gè)研究團(tuán)隊(duì)都可以貢獻(xiàn)自己設(shè)計(jì)的小型訓(xùn)練環(huán)境，而不是每個(gè)人都試圖構(gòu)建一個(gè)包含所有功能的超大型環(huán)境。這種模塊化的方法將使得AI訓(xùn)練更加靈活和高效。

從算法角度來看，VL-DAC可以與分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合，使用步驟級(jí)的價(jià)值評(píng)估來指導(dǎo)子目標(biāo)策略，同時(shí)用詞匯級(jí)的精確控制來完善具體行動(dòng)。這就像是在宏觀層面制定烹飪計(jì)劃，在微觀層面精確控制每個(gè)操作細(xì)節(jié)。

研究團(tuán)隊(duì)還考慮整合記憶增強(qiáng)的轉(zhuǎn)換器架構(gòu)，以減少在超過100步的長(zhǎng)期任務(wù)中的不穩(wěn)定性。這將使AI系統(tǒng)能夠更好地處理需要長(zhǎng)期規(guī)劃和記憶的復(fù)雜任務(wù)。

這項(xiàng)研究在人工智能訓(xùn)練方法學(xué)上的貢獻(xiàn)是多方面的。首先，它證明了在AI訓(xùn)練中分離不同學(xué)習(xí)目標(biāo)的有效性，這為其他復(fù)雜AI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供了重要啟示。其次，它展示了合成環(huán)境訓(xùn)練的強(qiáng)大潛力，為降低AI開發(fā)成本開辟了新路徑。最后，它提供了一個(gè)實(shí)用的、無需復(fù)雜參數(shù)調(diào)整的訓(xùn)練框架，使得更多研究者能夠進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域。

從更廣泛的角度來看，這項(xiàng)研究代表了AI發(fā)展的一個(gè)重要趨勢(shì)：從靜態(tài)的感知和理解轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)的交互和行動(dòng)。隨著AI系統(tǒng)越來越多地需要在真實(shí)世界中執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，類似VL-DAC這樣的訓(xùn)練方法將變得越來越重要。

實(shí)際應(yīng)用前景也十分廣闊。在教育領(lǐng)域，這種技術(shù)可以培訓(xùn)AI輔助教學(xué)系統(tǒng)，讓它們不僅能理解學(xué)生的問題，還能指導(dǎo)學(xué)生完成實(shí)際的學(xué)習(xí)任務(wù)。在醫(yī)療領(lǐng)域，AI系統(tǒng)可以學(xué)會(huì)協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行復(fù)雜的診斷流程。在工業(yè)自動(dòng)化中，AI可以控制機(jī)械臂完成精密裝配任務(wù)。在服務(wù)行業(yè)，AI助手可以幫助用戶完成復(fù)雜的在線操作。

說到底，T-Tech團(tuán)隊(duì)的這項(xiàng)研究為我們展示了一個(gè)令人興奮的未來圖景：AI系統(tǒng)不再只是被動(dòng)的信息處理器，而是能夠主動(dòng)學(xué)習(xí)、適應(yīng)環(huán)境并完成復(fù)雜任務(wù)的智能助手。雖然我們距離真正的通用人工智能助手還有一定距離，但VL-DAC這樣的方法正在為我們鋪設(shè)通向那個(gè)未來的道路。

這種訓(xùn)練方法的成功也提醒我們，在AI發(fā)展過程中，有時(shí)候巧妙的方法設(shè)計(jì)比純粹的算力堆砌更加重要。通過深入理解學(xué)習(xí)過程的本質(zhì)，研究者們能夠設(shè)計(jì)出更加高效和穩(wěn)定的訓(xùn)練方法，從而在有限的資源下實(shí)現(xiàn)更好的結(jié)果。

歸根結(jié)底，這項(xiàng)研究不僅在技術(shù)層面取得了重要突破，更重要的是它為整個(gè)AI社區(qū)提供了一個(gè)可復(fù)現(xiàn)、可擴(kuò)展的研究框架。當(dāng)更多研究團(tuán)隊(duì)開始使用和改進(jìn)VL-DAC方法時(shí)，我們有理由期待在不久的將來看到更多令人驚喜的AI應(yīng)用出現(xiàn)在我們的日常生活中。有興趣深入研究的讀者可以訪問團(tuán)隊(duì)的GitHub項(xiàng)目頁面獲取完整的代碼和實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)。

Q&A

Q1：VL-DAC訓(xùn)練方法和傳統(tǒng)AI訓(xùn)練有什么不同？

A：VL-DAC最大的不同在于將AI的學(xué)習(xí)過程分成兩個(gè)獨(dú)立但配合的部分：一部分專門學(xué)習(xí)每個(gè)具體步驟的行動(dòng)選擇，另一部分專門評(píng)估整體任務(wù)完成情況。這就像培訓(xùn)學(xué)徒時(shí)讓他專門練習(xí)具體技能，同時(shí)讓師傅在旁邊評(píng)判整體表現(xiàn)，比傳統(tǒng)的混合訓(xùn)練方法更穩(wěn)定高效。

Q2：在簡(jiǎn)單模擬環(huán)境中訓(xùn)練的AI真的能處理現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜任務(wù)嗎？

A：研究證明確實(shí)可以。T-Tech團(tuán)隊(duì)的AI在MiniWorld、ALFWorld等相對(duì)簡(jiǎn)單的環(huán)境中訓(xùn)練后，在真實(shí)世界的游戲控制、空間規(guī)劃和網(wǎng)頁操作任務(wù)中都有顯著提升，分別提高了50%、5%和2%的相對(duì)性能，同時(shí)還保持了基礎(chǔ)的圖像理解能力。

Q3：普通研究者能使用VL-DAC方法嗎？需要什么條件？

A：VL-DAC設(shè)計(jì)得相對(duì)簡(jiǎn)單易用，不需要復(fù)雜的參數(shù)調(diào)整，在單塊NVIDIA H100-80GB顯卡上訓(xùn)練5萬步只需20小時(shí)。研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在GitHub上開源了完整代碼，普通研究者可以直接下載使用，這大大降低了AI訓(xùn)練的技術(shù)門檻。