這項由俄羅斯T-Tech實驗室的喬治·布雷迪斯領(lǐng)導(dǎo)的研究團隊完成的創(chuàng)新性工作，于2025年8月發(fā)表在計算機科學(xué)領(lǐng)域的頂級學(xué)術(shù)期刊上。研究團隊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獲取詳細的技術(shù)實現(xiàn)。

考慮這樣一個場景：你想要訓(xùn)練一個助手，讓它能夠看懂你給它的圖片，理解你說的話，然后準確地執(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的研究團隊正在將這樣的想法變成現(xiàn)實。

這個研究團隊面臨的核心挑戰(zhàn)，就像是教一個從未見過世界的學(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)擅長看圖說話，能夠準確描述一張照片里有什么，但當(dāng)需要它們在動態(tài)變化的環(huán)境中做出一系列連續(xù)決策時，它們往往表現(xiàn)得笨手笨腳。這就好比一個能夠準確描述菜譜內(nèi)容的助手，卻不知道如何真正下廚做菜。

傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法存在一個根本性問題，就像是用一本過時的教科書來培訓(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，卻從不讓他實際操作爐灶。當(dāng)這些系統(tǒng)需要在真實的、不斷變化的環(huán)境中工作時，它們就顯得力不從心。

研究團隊的突破性創(chuàng)新在于開發(fā)了一種名為"視覺語言解耦演員評論家"的訓(xùn)練方法，簡稱VL-DAC。這個名字聽起來很學(xué)術(shù)化，但實際上可以用一個簡單的比喻來理解：就像是培訓(xùn)一個學(xué)徒時，將"觀察和思考"與"實際行動"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)就像是一個被迫同時學(xué)習(xí)觀察、思考和行動的學(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)練過程分成兩個相對獨立但互相配合的部分：一部分專門負責(zé)學(xué)習(xí)如何在每個具體步驟中做出正確的行動選擇，另一部分則專門評估整體的任務(wù)完成情況。

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

研究團隊最令人印象深刻的發(fā)現(xiàn)是，他們的AI系統(tǒng)在相對簡單和廉價的模擬環(huán)境中學(xué)到的技能，竟然能夠成功轉(zhuǎn)移到真實世界的復(fù)雜任務(wù)中。這就好比一個學(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。

為了驗證這種技能轉(zhuǎn)移的效果，研究團隊設(shè)計了多個不同類型的訓(xùn)練環(huán)境。第一個是類似于迷宮導(dǎo)航的MiniWorld環(huán)境，AI需要在虛擬的三維空間中找到目標位置，這就像是訓(xùn)練一個快遞員如何在復(fù)雜的建筑物中找到正確的房間。第二個是卡牌游戲環(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。

每個訓(xùn)練環(huán)境都像是一個專門的訓(xùn)練場，培養(yǎng)AI的不同方面能力。在導(dǎo)航訓(xùn)練場中，它學(xué)會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)會了理解日常任務(wù)的步驟和優(yōu)先級；在購物環(huán)境中，它掌握了與復(fù)雜界面交互的技巧。

令研究團隊驚喜的是，當(dāng)AI完成了這些相對簡單環(huán)境中的訓(xùn)練后，它在面對真實世界的復(fù)雜任務(wù)時表現(xiàn)出了顯著的改進。在BALROG游戲控制基準測試中，經(jīng)過訓(xùn)練的AI系統(tǒng)相比基礎(chǔ)版本提升了50%的相對性能。這個基準測試要求AI控制游戲角色完成復(fù)雜的長期目標，就像是考驗一個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)劃測試中，訓(xùn)練后的AI在最困難的任務(wù)上提升了5%的相對性能。這個測試評估AI理解空間關(guān)系和進行路徑規(guī)劃的能力，類似于考驗一個人是否能在陌生城市中有效導(dǎo)航。在VisualWebBench網(wǎng)頁導(dǎo)航測試中，AI也實現(xiàn)了2%的相對性能提升，展示了它在處理復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)界面方面的進步。

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現(xiàn)的。這就像是一個學(xué)徒在學(xué)會了實際操作技能后，仍然保持著對理論知識的掌握程度。

研究團隊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)，就像是烹飪時需要反復(fù)試驗調(diào)料的配比。而VL-DAC方法則更像是一個標準化的菜譜，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避免了一個關(guān)鍵問題：如何平衡"思考"和"行動"兩個方面的學(xué)習(xí)。RL4VLM就像是讓學(xué)徒同時練習(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，讓這兩個方面能夠獨立優(yōu)化，然后自然地結(jié)合在一起。

與LOOP方法相比，VL-DAC在處理長期任務(wù)時表現(xiàn)更加出色。LOOP方法就像是一個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則能在每個步驟中都得到及時的反饋和指導(dǎo)，使得學(xué)習(xí)過程更加高效。

與ArCHer方法相比，VL-DAC不需要存儲大量的歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)。ArCHer就像是需要詳細記錄每次烹飪過程的學(xué)徒，需要大量存儲空間和復(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)境中高效運行。

研究團隊進行了詳細的實驗來驗證VL-DAC的各個組成部分的重要性。他們發(fā)現(xiàn)，就像烹飪中每種調(diào)料都有其獨特作用一樣，VL-DAC的每個技術(shù)組件都對最終性能有重要貢獻。知識點重新開始學(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)練目標之間的相互干擾；正則化約束則確保系統(tǒng)不會偏離預(yù)期的學(xué)習(xí)軌跡。

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

研究團隊還探索了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，無需針對不同模型大小進行特別調(diào)整。這就像是一個通用的教學(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，研究團隊證明了合成環(huán)境訓(xùn)練的強大潛力。傳統(tǒng)觀點認為，AI系統(tǒng)需要在高度逼真的環(huán)境中訓(xùn)練才能掌握真實世界的技能。但這項研究表明，在設(shè)計合理的簡化環(huán)境中進行訓(xùn)練，同樣能夠獲得可轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實世界的有用技能。這就像是運動員在標準化訓(xùn)練場中練習(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)對于AI研究具有重要意義，因為構(gòu)建高度逼真的訓(xùn)練環(huán)境往往需要巨大的計算資源和成本。如果能夠在相對簡單的環(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，更多的研究團隊和應(yīng)用場景都能受益。

研究團隊也誠實地討論了當(dāng)前方法的局限性。在獎勵信號稀少的困難任務(wù)中，VL-DAC仍然面臨挑戰(zhàn)。這就像是一個學(xué)徒在很長時間內(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)，對于需要精確物理控制的機器人任務(wù)還需要進一步探索。

另一個限制是，現(xiàn)有方法主要針對單個智能體的場景，還沒有擴展到需要多個AI系統(tǒng)協(xié)作或競爭的復(fù)雜環(huán)境。這就像是培訓(xùn)了優(yōu)秀的個人廚師，但還沒有探索如何讓多個廚師高效協(xié)作完成大型宴會。

研究團隊對未來發(fā)展方向提出了清晰的規(guī)劃。他們設(shè)想建立一個開放的環(huán)境庫，就像是建造一個包含各種訓(xùn)練場景的大型訓(xùn)練中心。每個研究團隊都可以貢獻自己設(shè)計的小型訓(xùn)練環(huán)境，而不是每個人都試圖構(gòu)建一個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可以與分層強化學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合，使用步驟級的價值評估來指導(dǎo)子目標策略，同時用詞匯級的精確控制來完善具體行動。這就像是在宏觀層面制定烹飪計劃，在微觀層面精確控制每個操作細節(jié)。

研究團隊還考慮整合記憶增強的轉(zhuǎn)換器架構(gòu)，以減少在超過100步的長期任務(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期規(guī)劃和記憶的復(fù)雜任務(wù)。

這項研究在人工智能訓(xùn)練方法學(xué)上的貢獻是多方面的。首先，它證明了在AI訓(xùn)練中分離不同學(xué)習(xí)目標的有效性，這為其他復(fù)雜AI系統(tǒng)的設(shè)計提供了重要啟示。其次，它展示了合成環(huán)境訓(xùn)練的強大潛力，為降低AI開發(fā)成本開辟了新路徑。最后，它提供了一個實用的、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入這個領(lǐng)域。

從更廣泛的角度來看，這項研究代表了AI發(fā)展的一個重要趨勢：從靜態(tài)的感知和理解轉(zhuǎn)向動態(tài)的交互和行動。隨著AI系統(tǒng)越來越多地需要在真實世界中執(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)會協(xié)助醫(yī)生進行復(fù)雜的診斷流程。在工業(yè)自動化中，AI可以控制機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團隊的這項研究為我們展示了一個令人興奮的未來圖景：AI系統(tǒng)不再只是被動的信息處理器，而是能夠主動學(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，有時候巧妙的方法設(shè)計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現(xiàn)更好的結(jié)果。

歸根結(jié)底，這項研究不僅在技術(shù)層面取得了重要突破，更重要的是它為整個AI社區(qū)提供了一個可復(fù)現(xiàn)、可擴展的研究框架。當(dāng)更多研究團隊開始使用和改進VL-DAC方法時，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隊的GitHub項目頁面獲取完整的代碼和實驗細節(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)過程分成兩個獨立但配合的部分：一部分專門學(xué)習(xí)每個具體步驟的行動選擇，另一部分專門評估整體任務(wù)完成情況。這就像培訓(xùn)學(xué)徒時讓他專門練習(xí)具體技能，同時讓師傅在旁邊評判整體表現(xiàn)，比傳統(tǒng)的混合訓(xùn)練方法更穩(wěn)定高效。

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

A：研究證明確實可以。T-Tech團隊的AI在MiniWorld、ALFWorld等相對簡單的環(huán)境中訓(xùn)練后，在真實世界的游戲控制、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%的相對性能，同時還保持了基礎(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)計得相對簡單易用，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。研究團隊已經(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。