T-Tech实验室让AI机器人能用眼看能动手，如同训练一个聪明学徒完成复杂任务

这项由俄罗斯T-Tech实验室的乔治·布雷迪斯领导的研究团队完成的创新性工作，于2025年8月发表在计算机科学领域的顶级学术期刊上。研究团队成员还包括斯坦尼斯拉夫·德雷卡、维亚切斯拉夫·西尼、鲁斯兰·拉希莫夫和丹尼尔·加夫里洛夫。有兴趣深入了解的读者可以通过GitHub代码库https://github.com/corl-team/VL-DAC获取详细的技术实现。

考虑这样一个场景：你想要训练一个助手，让它能够看懂你给它的图片，理解你说的话，然后准确地执行一系列复杂的操作。比如你给它一张厨房的照片，告诉它"请帮我做一顿晚餐"，它不仅要能看懂厨房里有什么，还要知道如何一步步地完成做菜这个任务。这听起来像是科幻小说里的情节，但T-Tech的研究团队正在将这样的想法变成现实。

这个研究团队面临的核心挑战，就像是教一个从未见过世界的学徒如何在复杂环境中完成任务。现有的人工智能系统擅长看图说话，能够准确描述一张照片里有什么，但当需要它们在动态变化的环境中做出一系列连续决策时，它们往往表现得笨手笨脚。这就好比一个能够准确描述菜谱内容的助手，却不知道如何真正下厨做菜。

传统的训练方法存在一个根本性问题，就像是用一本过时的教科书来培训现代工人。大多数AI系统的训练数据都是静态的图片配文字描述，这就像是只给学徒看菜谱和食材照片，却从不让他实际操作炉灶。当这些系统需要在真实的、不断变化的环境中工作时，它们就显得力不从心。

研究团队的突破性创新在于开发了一种名为"视觉语言解耦演员评论家"的训练方法，简称VL-DAC。这个名字听起来很学术化，但实际上可以用一个简单的比喻来理解：就像是培训一个学徒时，将"观察和思考"与"实际行动"分开训练，然后再巧妙地结合起来。

在传统的训练方法中，AI系统就像是一个被迫同时学习观察、思考和行动的学徒，这往往导致学习过程混乱不堪。而VL-DAC方法则更加聪明，它将训练过程分成两个相对独立但互相配合的部分：一部分专门负责学习如何在每个具体步骤中做出正确的行动选择，另一部分则专门评估整体的任务完成情况。

这种分离训练的好处就像是让一个学厨师专门练习切菜技巧，同时让另一个经验丰富的师傅在旁边评判整道菜的完成质量。切菜的人专注于每一刀的准确性，而师傅则关注整道菜的进展。这样的分工让整个学习过程变得更加高效和稳定。

研究团队最令人印象深刻的发现是，他们的AI系统在相对简单和廉价的模拟环境中学到的技能，竟然能够成功转移到真实世界的复杂任务中。这就好比一个学徒在训练厨房里掌握了基本的烹饪技巧后，能够在真正的餐厅厨房中胜任工作。

为了验证这种技能转移的效果，研究团队设计了多个不同类型的训练环境。第一个是类似于迷宫导航的MiniWorld环境，AI需要在虚拟的三维空间中找到目标位置，这就像是训练一个快递员如何在复杂的建筑物中找到正确的房间。第二个是卡牌游戏环境Gym-Cards，AI需要理解游戏规则并做出最优决策，这培养了它的逻辑推理能力。第三个是ALFWorld环境，AI需要在模拟的家庭环境中完成各种日常任务，比如整理房间或准备物品。最后是WebShop环境，AI需要在网络购物界面中浏览商品并完成购买，这训练了它处理复杂用户界面的能力。

每个训练环境都像是一个专门的训练场，培养AI的不同方面能力。在导航训练场中，它学会了空间推理和路径规划；在卡牌游戏中，它掌握了逻辑分析和策略思维；在家庭环境中，它学会了理解日常任务的步骤和优先级；在购物环境中，它掌握了与复杂界面交互的技巧。

令研究团队惊喜的是，当AI完成了这些相对简单环境中的训练后，它在面对真实世界的复杂任务时表现出了显著的改进。在BALROG游戏控制基准测试中，经过训练的AI系统相比基础版本提升了50%的相对性能。这个基准测试要求AI控制游戏角色完成复杂的长期目标，就像是考验一个玩家是否能够制定并执行复杂的游戏策略。

在VSI-Bench空间规划测试中，训练后的AI在最困难的任务上提升了5%的相对性能。这个测试评估AI理解空间关系和进行路径规划的能力，类似于考验一个人是否能在陌生城市中有效导航。在VisualWebBench网页导航测试中，AI也实现了2%的相对性能提升，展示了它在处理复杂网络界面方面的进步。

更令人印象深刻的是，这些提升是在AI不损失其基础图像理解能力的前提下实现的。这就像是一个学徒在学会了实际操作技能后，仍然保持着对理论知识的掌握程度。

研究团队深入分析了为什么他们的VL-DAC方法比现有技术更加优秀。传统的训练方法往往需要研究人员精心调整各种参数，就像是烹饪时需要反复试验调料的配比。而VL-DAC方法则更像是一个标准化的菜谱，在不同的环境中都能稳定地产生好结果，无需复杂的参数调整。

与现有的RL4VLM方法相比，VL-DAC避免了一个关键问题：如何平衡"思考"和"行动"两个方面的学习。RL4VLM就像是让学徒同时练习观察食材和掌握刀工，但没有告诉他两者应该如何配合，结果往往是顾此失彼。VL-DAC通过巧妙的分离设计，让这两个方面能够独立优化，然后自然地结合在一起。

与LOOP方法相比，VL-DAC在处理长期任务时表现更加出色。LOOP方法就像是一个只能等到最后才知道整道菜好不好的学徒，中间过程的反馈很有限。而VL-DAC则能在每个步骤中都得到及时的反馈和指导，使得学习过程更加高效。

与ArCHer方法相比，VL-DAC不需要存储大量的历史经验数据。ArCHer就像是需要详细记录每次烹饪过程的学徒，需要大量存储空间和复杂的管理系统。VL-DAC则更加轻量化，能够在资源有限的环境中高效运行。

研究团队进行了详细的实验来验证VL-DAC的各个组成部分的重要性。他们发现，就像烹饪中每种调料都有其独特作用一样，VL-DAC的每个技术组件都对最终性能有重要贡献。知识点重新开始学习的预热期帮助系统稳定地建立基础；梯度阻断技术防止不同训练目标之间的相互干扰；正则化约束则确保系统不会偏离预期的学习轨迹。

实验结果显示，当逐步添加这些技术组件时，系统的性能和稳定性都有明显提升。这就像是一个菜谱中的每种配料都有其存在的理由，缺少任何一种都会影响最终的口味。

研究团队还探索了VL-DAC在不同规模AI模型上的表现。他们发现，从40亿参数的Gemma3-4B到70亿参数的Qwen2-VL-7B，VL-DAC都能稳定工作，无需针对不同模型大小进行特别调整。这就像是一个通用的教学方法，既适合初学者也适合有一定基础的学生。

特别值得关注的是，研究团队证明了合成环境训练的强大潜力。传统观点认为，AI系统需要在高度逼真的环境中训练才能掌握真实世界的技能。但这项研究表明，在设计合理的简化环境中进行训练，同样能够获得可转移到现实世界的有用技能。这就像是运动员在标准化训练场中练习基本功，然后在真正比赛中展现出优秀表现。

这种发现对于AI研究具有重要意义，因为构建高度逼真的训练环境往往需要巨大的计算资源和成本。如果能够在相对简单的环境中培养出有用的技能，那么AI训练的门槛将大大降低，更多的研究团队和应用场景都能受益。

研究团队也诚实地讨论了当前方法的局限性。在奖励信号稀少的困难任务中，VL-DAC仍然面临挑战。这就像是一个学徒在很长时间内都得不到师傅反馈的情况下，很难知道自己是否在正确的轨道上。此外，当前的研究主要关注基于屏幕界面的任务，对于需要精确物理控制的机器人任务还需要进一步探索。

另一个限制是，现有方法主要针对单个智能体的场景，还没有扩展到需要多个AI系统协作或竞争的复杂环境。这就像是培训了优秀的个人厨师，但还没有探索如何让多个厨师高效协作完成大型宴会。

研究团队对未来发展方向提出了清晰的规划。他们设想建立一个开放的环境库，就像是建造一个包含各种训练场景的大型训练中心。每个研究团队都可以贡献自己设计的小型训练环境，而不是每个人都试图构建一个包含所有功能的超大型环境。这种模块化的方法将使得AI训练更加灵活和高效。

从算法角度来看，VL-DAC可以与分层强化学习技术结合，使用步骤级的价值评估来指导子目标策略，同时用词汇级的精确控制来完善具体行动。这就像是在宏观层面制定烹饪计划，在微观层面精确控制每个操作细节。

研究团队还考虑整合记忆增强的转换器架构，以减少在超过100步的长期任务中的不稳定性。这将使AI系统能够更好地处理需要长期规划和记忆的复杂任务。

这项研究在人工智能训练方法学上的贡献是多方面的。首先，它证明了在AI训练中分离不同学习目标的有效性，这为其他复杂AI系统的设计提供了重要启示。其次，它展示了合成环境训练的强大潜力，为降低AI开发成本开辟了新路径。最后，它提供了一个实用的、无需复杂参数调整的训练框架，使得更多研究者能够进入这个领域。

从更广泛的角度来看，这项研究代表了AI发展的一个重要趋势：从静态的感知和理解转向动态的交互和行动。随着AI系统越来越多地需要在真实世界中执行复杂任务，类似VL-DAC这样的训练方法将变得越来越重要。

实际应用前景也十分广阔。在教育领域，这种技术可以培训AI辅助教学系统，让它们不仅能理解学生的问题，还能指导学生完成实际的学习任务。在医疗领域，AI系统可以学会协助医生进行复杂的诊断流程。在工业自动化中，AI可以控制机械臂完成精密装配任务。在服务行业，AI助手可以帮助用户完成复杂的在线操作。

说到底，T-Tech团队的这项研究为我们展示了一个令人兴奋的未来图景：AI系统不再只是被动的信息处理器，而是能够主动学习、适应环境并完成复杂任务的智能助手。虽然我们距离真正的通用人工智能助手还有一定距离，但VL-DAC这样的方法正在为我们铺设通向那个未来的道路。

这种训练方法的成功也提醒我们，在AI发展过程中，有时候巧妙的方法设计比纯粹的算力堆砌更加重要。通过深入理解学习过程的本质，研究者们能够设计出更加高效和稳定的训练方法，从而在有限的资源下实现更好的结果。

归根结底，这项研究不仅在技术层面取得了重要突破，更重要的是它为整个AI社区提供了一个可复现、可扩展的研究框架。当更多研究团队开始使用和改进VL-DAC方法时，我们有理由期待在不久的将来看到更多令人惊喜的AI应用出现在我们的日常生活中。有兴趣深入研究的读者可以访问团队的GitHub项目页面获取完整的代码和实验细节。

Q&A

Q1：VL-DAC训练方法和传统AI训练有什么不同？

A：VL-DAC最大的不同在于将AI的学习过程分成两个独立但配合的部分：一部分专门学习每个具体步骤的行动选择，另一部分专门评估整体任务完成情况。这就像培训学徒时让他专门练习具体技能，同时让师傅在旁边评判整体表现，比传统的混合训练方法更稳定高效。

Q2：在简单模拟环境中训练的AI真的能处理现实世界的复杂任务吗？

A：研究证明确实可以。T-Tech团队的AI在MiniWorld、ALFWorld等相对简单的环境中训练后，在真实世界的游戏控制、空间规划和网页操作任务中都有显著提升，分别提高了50%、5%和2%的相对性能，同时还保持了基础的图像理解能力。

Q3：普通研究者能使用VL-DAC方法吗？需要什么条件？

A：VL-DAC设计得相对简单易用，不需要复杂的参数调整，在单块NVIDIA H100-80GB显卡上训练5万步只需20小时。研究团队已经在GitHub上开源了完整代码，普通研究者可以直接下载使用，这大大降低了AI训练的技术门槛。