摘要

本文主要研究了在机器人操作任务中指令多样性和任务难度的作用。通过对多种模型架构进行实验，分析了它们在不同指令和输入扰动下的性能，探讨了模型对语言和视觉信息的依赖程度，以及在复杂环境下的泛化能力。

原理

本文提出了一个综合的评估框架，通过对指令和输入进行特定的多模态输入扰动，包括释义、用描述符替换视觉指称、操纵指令语法以及整个输入模态，来系统地评估模型的泛化能力。

流程

首先，使用VIMA-BENCH数据集对模型进行训练和评估。然后，对模型输入进行各种扰动，包括语言扰动、视觉扰动和模态掩码等。最后，分析模型在不同扰动下的性能，评估其泛化能力和对输入内容的敏感性。

应用

本文的研究结果对机器人操作任务中的指令设计和模型训练具有重要的指导意义，有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性，为机器人在复杂环境下的应用提供了更可靠的保障。