神经符号具身智能体：将长程家务任务分解为视觉探索与约束符号规划
评分
78提出了新的神经符号两阶段具身规划框架，明确了约束解码与搜索的互补关系，并量化了token和图像开销优势。
方法描述清晰，实验覆盖多模型规模和多环境，消融对比充分，结论有说服力。
无需专门训练即可提升小模型可执行规划能力，对低资源具身智能部署有直接借鉴价值。
针对当前大模型具身规划热点问题，提供即时可验证的可行方案，时效性高。
来自arXiv预印本，未经同行评审，但实验平台和基准均为公认标准，方法严谨。
基础分 86.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 78
精选线 70已入选精选
精选理由
论文提出了一种新颖且高效的神经符号结合方法，实验充分、结果显著，兼具理论清晰度与实际应用潜力。
AI 点评
「这篇论文值得关注的地方在于它没有堆更大的模型，而是用神经符号结合让4B小模型也能在具身规划中表现惊艳。对做机器人决策或Agent落地的人来说，这种约束解码加搜索的思路可能是比纯靠推理时计算更省、更可控的路径。」
速览
语言和视觉语言模型能生成看似合理的具身规划，但无法保证可执行性，输出可能违反环境动态或作用于错误实体。本文提出一种神经符号智能体，将长程家务任务分解为任务导向的视觉探索和约束符号规划。第一阶段，视觉语言模型与探索机制从第一视角观察和交互中获取目标相关谓词和实例绑定，生成符号初始状态；第二阶段，PDDL转移模型将解码限制为可应用的行动，蒙特卡洛树搜索用与领域无关的规划启发式评估可执行延续。由此生成的规划在转移模型下天然可执行，在VirtualHome和ALFWorld上，4B-27B开源模型成功率均超90%，最小智能体大幅超越27B直接视觉策略。约束与搜索互补，在ALFWorld中单独使用任一方法只能解决不到三分之一任务，组合后解决超95%。该方法生成的token和模型可见图像远少于直接交互，残余失败集中在状态获取而非规划生成。
- 神经符号智能体将长程家务任务分解为视觉探索和符号规划两阶段，第一阶段生成符号初始状态，第二阶段用PDDL约束解码和MCTS搜索保证可执行性。
- 在VirtualHome和ALFWorld上，4B-27B开源模型均超90%成功率，最小智能体大幅优于27B直接视觉策略。
- 约束与搜索互补：在ALFWorld中单独使用任一方法只能解决不到三分之一任务，组合后解决超95%。
- 方法比扩展思维生成少数倍的token，比直接交互需要少得多的视觉图像，残余失败主要来自状态获取而非规划生成。
正文
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