RAO-Nav：全模态语言模型零样本视听导航
原文标题：RAO-Nav: Probing Omni-Language Models for Zero-shot Semantic Audio-Visual Navigation
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论文探索全模态语言模型（OLM）能否直接用于零样本语义视听导航（SAVN），提出RAO-Nav部署流程，让具身智能体在环境中「听、看、推理、行动」。作者还提出测试时潜在导航推理（LNR）模块，嵌入解码空间以激发模型内置思考能力。实验显示该框架无需任何训练数据即超越现有最优基线，并引入全局导航指令新设定。
- 问题
- 全模态语言模型能否直接用于零样本语义视听导航。
- 方法
- 提出RAO-Nav部署流程与测试时潜在导航推理模块，嵌入解码空间激发模型思考。
- 结果
- 无需任何训练数据即超越公开SAVN基准的现有最优基线。
- 影响
- 显示通用全模态模型可零样本胜任具身导航，减少任务专用训练成本。
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全模态模型零样本做视听导航，不训练即超现有最优基线
- •提出RAO-Nav部署流程，让具身智能体在环境中听、看、推理、行动
- •核心是测试时潜在导航推理（LNR）模块，嵌入解码空间激发模型内置思考
- •无需任何训练数据即超越公开SAVN基准上的现有最优基线
- •新引入全局导航指令设定，用于评估OLM作为具身导航智能体的能力
为什么重要：若零样本路线成立，具身导航可绕开昂贵的任务专用训练，直接复用全模态模型的隐式视听知识。
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