📄 论文总结
- 中英文论文题目：
《Instruct-Verify-and-Act: Handling False-Premise Instructions in Vision-Language-Action Models》
《指令-验证-执行：视觉-语言-动作模型中的错误前提指令处理》
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了IVA（Instruct-Verify-and-Act）框架，解决了现有视觉-语言-动作（VLA）模型无法有效检测和纠正错误前提指令（如“把不存在的杯子放进冰箱”）的问题，通过端到端训练实现了高精度检测与自然语言纠正，同时保持标准任务性能，为机器人任务部署提供了更高的鲁棒性。
2️⃣ 论文创新点
1. IVA框架的统一处理机制
- 创新点：将错误前提指令的检测、语言澄清和行动修正整合为端到端流程。
- 改进：传统VLA模型（如LLARVA）仅能执行指令，而IVA能主动识别并修正错误前提（如“目标物体不存在”）。
- 意义：首次在VLA领域系统化解决错误前提问题，提升人机交互可靠性。
2. 半合成数据集与调优策略
- 创新点：构建包含域内/域外错误前提的指令数据集，通过LLM生成“不可行指令”增强多样性。
- 改进：相比传统单一任务数据集，该设计覆盖更广的错误类型（如空间矛盾、对象缺失）。
- 意义：显著提升模型对未知错误前提的泛化能力（域外错误检测率达97.78%）。
3. 视觉痕迹与多任务学习
- 创新点：引入视觉痕迹（visual traces）作为中间表示，同步优化动作预测和错误检测。
- 改进：基线模型（如OpenVLA）需独立模块处理错误，而IVA通过共享表征实现高效联合学习。
- 意义：在RLBench任务中保持标准指令执行准确率的同时，错误检测精度达100%（域内）。
3️⃣ 主要结果与价值
实验结果亮点
- 错误前提检测：域内100%准确率，域外97.78%，远超基线模型（如LLARVA仅能处理正确前提）。
- 自然语言纠正：生成合理澄清响应（如“未检测到杯子，请确认目标位置”），用户满意度提升40%。
- 任务兼容性：标准任务（True-Premise）性能与基线相当，验证框架无副作用。
实际应用价值
- 机器人交互：避免因错误指令导致的无效动作（如抓取空气），提升家庭/工业机器人实用性。
- 跨领域扩展：框架可适配其他VLA场景（如自动驾驶中的矛盾导航指令）。
- 开源贡献：代码与数据集公开，支持后续研究（如多轮纠错、复杂指令处理）。
4️⃣ 术语表
- VLA（Vision-Language-Action）：结合视觉、语言和动作的模型，用于机器人任务执行。
- IVA（Instruct-Verify-and-Act）：论文提出的框架，通过指令验证和纠正增强VLA鲁棒性。
- False-Premise（FP）指令：基于错误前提的指令（如“移动不存在的物体”）。
- LLARVA：一种预训练的VLA模型，用于机器人动作和视觉轨迹预测。
- RLBench：机器人任务仿真基准，用于训练和评估IVA。
- Visual Traces：中间视觉表示，用于预测机器人动作轨迹。