Embodied Reasoner

Embodied Reasoner是由浙江大学、中国科学院软件研究所和阿里巴巴集团等机构联合研发的一种新型具身交互推理模型。该模型通过视觉搜索、推理与行动的协同机制，实现对复杂任务的有效处理。其训练方法包含模仿学习、自我探索和自我修正三个阶段，能够生成多样化的思考过程，如情境分析、空间推理和自我反思，从而提升任务规划的效率和准确性。在AI2-THOR模拟器中，Embodied Reasoner展现出优于现有视觉推理模型的表现，尤其在长时序、多步骤任务中表现出色，有效减少重复搜索和逻辑不一致问题。 模型具备视觉搜索与目标定位、推理与规划、行动执行、自我修正与学习以及复杂任务处理等功能。其技术原理包括数据引擎、三阶段训练、多模态交互和推理机制，确保模型在实际环境中具备高度适应性和智能性。Embodied Reasoner适用于智能家居、仓储物流、医疗辅助、工业自动化及教育研究等多个领域。