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本期为TechBeat人工智能社区第798期线上Talk。

北京时间10月14日(周三) 20:00,南洋理工大学李思尧博士的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!

李思尧与大家分享的主题是:视觉语言模型能否通过身体行动?届时李思尧将从 Action Intelligence 的背景与定义出发,介绍 HumanCLAW 如何解耦动作决策与运动执行,并结合基准评测、失败归因和消融实验,探讨视觉语言模型通过身体行动的能力与局限。

Talk·信息

主题:视觉语言模型能否通过身体行动?

嘉宾:南洋理工大学·博士- 李思尧

时间:北京时间10月14日(周三) 20:00

地点:TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍

基础模型已经会看、会想、会规划,但物理世界里的智能最终要通过行动体现。VLM 能否用身体完成任务?过去难以回答,因为动作结果混合了模型决策与底层运动控制。HumanCLAW 将两者解耦,单独度量 VLM 的“行动智能”:在 1,218 个第一视角任务上,九个前沿模型最高仅 16.8%,瓶颈不在感知,而在于对自身身体的“具身自我意识”。

Talk大纲

0. Action Intelligence 的背景以及定义

1. 问题

为什么评测 VLM 的“行动能力”很难——动作决策与运动执行耦合在一起

2. HumanCLAW 框架

VLM 发出原子技能指令 → 转换为亚秒级全身运动片段 → 带有真实物理后果(重力、碰撞);剥离执行侧误差,度量“行动智能”

3. HumanCLAW-Bench

41 个室内场景、1,218 个长程第一视角 find–navigate–interact 任务

4. 结果

九个前沿 VLM 均未解决,最好 16.8%;识别目标不是瓶颈

5. 失败归因

具身自我意识缺失——不知道身体在哪里、是否已到达、是否撞到障碍物

6. 消融实验

记忆、中层目标、验证等推理脚手架能提升行动智能,更长的文本或视觉历史不能

7. GPT-6 Astra 实验分析

Talk·预习资料

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[1] HumanCLAW: Can Vision-Language Models Act Through a Body? 论文链接: https://arxiv.org/abs/2607.27180 代码与基准: https://github.com/Human-CLAW/HumanCLAW 项目主页(视频与排行榜): https://human-claw.github.io/

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[2] Half-Physics: Enabling Kinematic 3D Human Model with Physical Interactions 论文链接:(CVPR 2026 PhysHuman Workshop Oral) https://arxiv.org/abs/2507.23778

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[3] PRIMAL: Physically Reactive and Interactive Motor Model for Avatar Learning 论文链接:(ICCV 2025) https://arxiv.org/abs/2503.17544 代码链接: https://github.com/yz-cnsdqz/primal-release 项目主页: https://yz-cnsdqz.github.io/eigenmotion/PRIMAL/

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Talk·嘉宾介绍

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李思尧

南洋理工大学·博士

李思尧,南洋理工大学 MMLab 博士(2026 年 5 月毕业),师从吕健勤(Chen Change Loy)与刘子纬(Ziwei Liu)教授,2024 年 Google PhD Fellowship 获得者。本科与硕士毕业于北京师范大学(2012–2019),2019–2021 年在商汤科技任研究员。博士期间曾访问德国马普智能系统研究所(MPI-IS)Michael Black 组(2024.8–2025.3),并于 2026 年 3–8 月在 Meta Reality Labs(雷德蒙德)从事研究实习,HumanCLAW 工作完成于此期间。 研究方向为具身智能与视觉语言模型,关注如何让基础模型通过身体在物理世界中行动,以及人体运动生成与物理仿真。代表工作包括:HumanCLAW(将 VLM 的动作决策与底层运动控制解耦的评测框架与基准,arXiv 2026)、Bailando(音乐驱动的 3D 舞蹈生成,CVPR 2022 Oral)、Half-Physics(CVPR 2026 PhysHuman Workshop Oral)。

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-The End-

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