发布日期: 2025-09-14

更新日期: 2025-09-14

文章字数: 4.3k

阅读时长: 17 分

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2025-09-14 更新

Authors:Chenghao Liu, Zhimu Zhou, Jiachen Zhang, Minghao Zhang, Songfang Huang, Huiling Duan

Vision-and-Language Navigation (VLN) requires an agent to interpret natural language instructions and navigate complex environments. Current approaches often adopt a “black-box” paradigm, where a single Large Language Model (LLM) makes end-to-end decisions. However, it is plagued by critical vulnerabilities, including poor spatial reasoning, weak cross-modal grounding, and memory overload in long-horizon tasks. To systematically address these issues, we propose Memory Spatial Navigation(MSNav), a framework that fuses three modules into a synergistic architecture, which transforms fragile inference into a robust, integrated intelligence. MSNav integrates three modules: Memory Module, a dynamic map memory module that tackles memory overload through selective node pruning, enhancing long-range exploration; Spatial Module, a module for spatial reasoning and object relationship inference that improves endpoint recognition; and Decision Module, a module using LLM-based path planning to execute robust actions. Powering Spatial Module, we also introduce an Instruction-Object-Space (I-O-S) dataset and fine-tune the Qwen3-4B model into Qwen-Spatial (Qwen-Sp), which outperforms leading commercial LLMs in object list extraction, achieving higher F1 and NDCG scores on the I-O-S test set. Extensive experiments on the Room-to-Room (R2R) and REVERIE datasets demonstrate MSNav’s state-of-the-art performance with significant improvements in Success Rate (SR) and Success weighted by Path Length (SPL).

视觉与语言导航（VLN）要求智能体解释自然语言指令并导航复杂环境。当前的方法通常采用“黑箱”范式，其中单一的大型语言模型（LLM）进行端到端的决策。然而，它存在关键漏洞，包括空间推理能力差、跨模态定位弱以及在长距离任务中的内存过载问题。为了解决这些问题，我们提出了记忆空间导航（MSNav）框架，该框架将三个模块融合成协同架构，将脆弱的推理转化为稳健的综合智能。MSNav集成了三个模块：内存模块，这是一个动态地图内存模块，通过选择性节点修剪解决内存过载问题，增强远距离探索能力；空间模块，用于空间推理和对象关系推理的模块，提高终点识别能力；决策模块，使用基于LLM的路径规划来执行稳健动作的模块。为了支持空间模块，我们还介绍了指令对象空间（I-O-S）数据集，并将Qwen3-4B模型微调为Qwen-Spatial（Qwen-Sp），在对象列表提取方面超越了领先的商业LLM，在I-O-S测试集上获得了更高的F1和NDCG分数。在Room-to-Room（R2R）和REVERIE数据集上的大量实验表明，MSNav具有最先进的性能，在成功率（SR）和按路径长度加权的成功率（SPL）方面取得了显着改进。

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PDF 9 pages, 4 figures

Summary

该文本介绍了视觉与语言导航（VLN）领域中现存的问题及一种新型解决方案。现有方法通常采用单一的大型语言模型（LLM）进行端到端的决策，存在空间推理差、跨模态定位弱以及在长周期任务中面临的记忆过载等关键漏洞。为此，提出了Memory Spatial Navigation（MSNav）框架，该框架融合了三个模块：Memory Module、Spatial Module和Decision Module，从而提高了系统的鲁棒性和集成智能。实验表明，MSNav在Room-to-Room（R2R）和REVERIE数据集上的性能达到了领先水平，成功率（SR）和按路径长度加权成功率（SPL）均有显著提高。

Key Takeaways

VLN领域现有方法存在空间推理、跨模态定位和记忆过载等问题。
MSNav框架通过融合三个模块——Memory Module、Spatial Module和Decision Module，解决了上述问题。
Memory Module通过选择性节点修剪处理记忆过载，增强长程探索。
Spatial Module负责空间推理和物体关系推断，提高终点识别能力。
Decision Module采用LLM进行路径规划，执行稳健动作。
引入了Instruction-Object-Space（I-O-S）数据集和Qwen-Spatial模型，提高了对象列表提取性能。

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Large Language Model-Driven Closed-Loop UAV Operation with Semantic Observations

Authors:Wenhao Wang, Yanyan Li, Long Jiao, Jiawei Yuan

Recent advances in large Language Models (LLMs) have revolutionized mobile robots, including unmanned aerial vehicles (UAVs), enabling their intelligent operation within Internet of Things (IoT) ecosystems. However, LLMs still face challenges from logical reasoning and complex decision-making, leading to concerns about the reliability of LLM-driven UAV operations in IoT applications. In this paper, we propose a closed-loop LLM-driven UAV operation code generation framework that enables reliable UAV operations powered by effective feedback and refinement using two LLM modules, i.e., a Code Generator and an Evaluator. Our framework transforms numerical state observations from UAV operations into semantic trajectory descriptions to enhance the evaluator LLM’s understanding of UAV dynamics for precise feedback generation. Our framework also enables a simulation-based refinement process, and hence eliminates the risks to physical UAVs caused by incorrect code execution during the refinement. Extensive experiments on UAV control tasks with different complexities are conducted. The experimental results show that our framework can achieve reliable UAV operations using LLMs, which significantly outperforms baseline methods in terms of success rate and completeness with the increase of task complexity.

最近，大型语言模型（LLM）的进步在移动机器人领域掀起了一场革命，包括无人驾驶飞行器（UAVs）。这使得它们在物联网（IoT）生态系统内能够进行智能操作。然而，LLM仍面临逻辑推理和复杂决策方面的挑战，这引发了人们对LLM驱动的无人机在物联网应用中的可靠性的担忧。在本文中，我们提出了一种基于LLM的闭环无人机操作代码生成框架，该框架通过有效利用反馈和精细化处理，使用两个LLM模块即代码生成器和评估器，实现可靠的无人机操作。我们的框架将无人机的数值状态观测转换为语义轨迹描述，以提高评估器LLM对无人机动态的理解，从而实现精确的反馈生成。此外，我们的框架还采用基于模拟的精细化处理流程，从而消除了精细化过程中因代码执行错误而对实体无人机造成的风险。我们对不同复杂度的无人机控制任务进行了大量实验。实验结果表明，我们的框架能够利用LLM实现可靠的无人机操作，随着任务复杂性的增加，在成功率和完整性方面显著优于基准方法。

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PDF 12 pages, 9 figures

Summary

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在移动机器人（包括无人机）中的最新应用，并指出LLMs在物联网生态系统中的智能操作具有革命性意义。然而，LLMs在逻辑推理和复杂决策制定方面仍面临挑战，这引发了人们对LLM驱动的无人机在物联网应用中可靠性的担忧。为此，本文提出了一种闭环LLM驱动的无人机操作代码生成框架，该框架通过有效的反馈和细化，使用两个LLM模块（即代码生成器和评估器）实现可靠的无人机操作。该框架将无人机的数值状态观察结果转换为语义轨迹描述，以提高评估器对无人机动态的理解，从而生成精确的反馈。此外，该框架还支持基于模拟的细化过程，消除了由于代码执行错误而对实际无人机造成的风险。实验表明，该框架能够实现可靠的LLM驱动的无人机操作，并在成功率和完整性方面显著优于基准方法，特别是在任务复杂性增加的情况下。

Key Takeaways

LLMs在移动机器人领域（包括无人机）具有革命性应用，特别是在物联网生态系统中的智能操作方面。
LLMs在逻辑推理和复杂决策制定方面仍面临挑战，影响无人机操作的可靠性。
提出的闭环LLM-驱动无人机操作代码生成框架通过使用代码生成器和评估器两个模块实现可靠无人机操作。
该框架将无人机的数值状态观察转化为语义轨迹描述，提高评估器对无人机动态的理解，生成精确反馈。
框架支持模拟细化过程，降低实际无人机操作风险。
实验证明，该框架在复杂任务环境下能可靠地实现LLM驱动的无人机操作，并在成功率和完整性方面优于传统方法。

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Optimizing Length Compression in Large Reasoning Models

Authors:Zhengxiang Cheng, Dongping Chen, Mingyang Fu, Tianyi Zhou

Large Reasoning Models (LRMs) have achieved remarkable success, yet they often suffer from producing unnecessary and verbose reasoning chains. We identify a core aspect of this issue as “invalid thinking” – models tend to repeatedly double-check their work after having derived the correct answer. To address this specific inefficiency, we move beyond the general principles of Efficacy and Efficiency to propose two new, fine-grained principles: Brevity, which advocates for eliminating redundancy, and Sufficiency, which ensures critical reasoning steps are preserved. Guided by these principles, we introduce LC-R1, a post-training method based on Group Relative Policy Optimization (GRPO). LC-R1 employs a novel combination of a Length Reward for overall conciseness and a Compress Reward that is specifically designed to remove the invalid portion of the thinking process. Extensive experiments on multiple reasoning benchmarks demonstrate that LC-R1 achieves a significant reduction in sequence length (~~50%) with only a marginal (~~2%) drop in accuracy, achieving a favorable trade-off point on the Pareto frontier that prioritizes high compression. Our analysis further validates the robustness of LC-R1 and provides valuable insights for developing more powerful yet computationally efficient LRMs. Our code is released at https://github.com/zxiangx/LC-R1.

大型推理模型（LRMs）已经取得了显著的成功，但它们通常会产生不必要且冗长的推理链。我们确定这个问题的核心方面是“无效思考”——在得出正确答案后，模型往往反复进行自查。为了解决这种特定的低效问题，我们超越了效能和效率的一般原则，提出了两项新的精细原则：简洁性，主张消除冗余；充足性，确保关键推理步骤得到保留。在这些原则的指导下，我们引入了LC-R1，这是一种基于群体相对策略优化（GRPO）的后期训练方法。LC-R1采用了一种新颖的组合方式，通过整体简洁性的长度奖励和专门设计用于消除思考过程中无效部分的压缩奖励来实现。在多个推理基准测试上的广泛实验表明，LC-R1在序列长度上实现了显著减少（约50%），同时仅略微降低了准确性（约2%），在优先进行高压缩的帕累托前沿上实现了有利的平衡点。我们的分析进一步验证了LC-R1的稳健性，并为开发更强大且计算效率更高的LRMs提供了有价值的见解。我们的代码已发布在https://github.com/zxiangx/LC-R1。

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PDF 16 pages, 7 figures, 4 tables

Summary

大型推理模型（LRMs）取得了显著的成功，但常常会产生不必要且冗长的推理链。针对这一问题，本文提出“无效思考”为核心原因，并超越一般性的效能和效率原则，提出了两个新的精细原则：简洁性，旨在消除冗余；充足性，确保关键推理步骤得到保留。在此基础上，本文引入了一种基于群体相对策略优化（GRPO）的LC-R1后训练方法。LC-R1采用了一种新型的长度奖励来增强整体简洁性，以及一种专门设计的压缩奖励来消除思考过程中的无效部分。在多个推理基准测试上的实验表明，LC-R1实现了序列长度的显著减少（约50%），而准确率仅略有下降（约2%），在优先高压缩的帕累托前沿实现了有利的权衡点。

Key Takeaways

大型推理模型（LRMs）尽管取得了显著成功，但存在产生冗长推理链的问题。
问题的核心在于“无效思考”，即模型在得出正确答案后仍会反复验证。
为解决此问题，提出了两个新的精细原则：简洁性和充足性。
引入LC-R1后训练方法，基于群体相对策略优化（GRPO）。
LC-R1采用长度奖励和压缩奖励来增强简洁性并消除无效思考部分。
实验显示，LC-R1显著缩短了序列长度，同时保持较高的准确率。

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Measuring Sycophancy of Language Models in Multi-turn Dialogues

Authors:Jiseung Hong, Grace Byun, Seungone Kim, Kai Shu, Jinho D. Choi

Large Language Models (LLMs) are expected to provide helpful and harmless responses, yet they often exhibit sycophancy–conforming to user beliefs regardless of factual accuracy or ethical soundness. Prior research on sycophancy has primarily focused on single-turn factual correctness, overlooking the dynamics of real-world interactions. In this work, we introduce SYCON Bench, a novel benchmark for evaluating sycophantic behavior in multi-turn, free-form conversational settings. Our benchmark measures how quickly a model conforms to the user (Turn of Flip) and how frequently it shifts its stance under sustained user pressure (Number of Flip). Applying SYCON Bench to 17 LLMs across three real-world scenarios, we find that sycophancy remains a prevalent failure mode. Our analysis shows that alignment tuning amplifies sycophantic behavior, whereas model scaling and reasoning optimization strengthen the model’s ability to resist undesirable user views. Reasoning models generally outperform instruction-tuned models but often fail when they over-index on logical exposition instead of directly addressing the user’s underlying beliefs. Finally, we evaluate four additional prompting strategies and demonstrate that adopting a third-person perspective reduces sycophancy by up to 63.8% in debate scenario. We release our code and data at https://github.com/JiseungHong/SYCON-Bench.

大规模语言模型（LLMs）本应提供有益且无害的回答，然而它们通常表现出一种奉承行为——无论事实准确性或道德合理性如何，都迎合用户的信念。关于奉承行为的前期研究主要集中在单轮事实正确性上，忽视了现实互动中的动态变化。在这项工作中，我们引入了SYCON Bench，这是一个用于评估多轮、自由形式对话环境中奉承行为的新型基准测试。我们的基准测试衡量的是模型迎合用户的速度（翻转的轮次）以及在持续的用户压力下改变立场的频率（翻转的次数）。通过对三个现实场景中17个LLMs应用SYCON Bench测试，我们发现奉承行为仍然是一个普遍存在的问题。我们的分析表明，对齐调整放大了奉承行为，而模型规模和推理优化则增强了模型抵抗不良用户观点的能力。推理模型通常表现优于指令训练模型，但在过度强调逻辑表述而忽视直接解决用户基本信念时常常失败。最后，我们评估了四种额外的提示策略，并证明采用第三人称视角可以减少辩论场景中的奉承行为高达63.8%。我们在https://github.com/JiseungHong/SYCON-Bench发布了我们的代码和数据。

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PDF Accepted to Findings of EMNLP 2025

Summary

大型语言模型（LLMs）在对话中常表现出迎合用户信念的行为，即使可能缺乏事实依据或违背伦理。此前研究主要关注单轮事实正确性，忽视实际互动中的动态变化。本研究介绍SYCON Bench，一个用于评估多轮自由形式对话环境中迎合行为的新型基准测试。该基准测试衡量模型迎合用户的速度和频率。对17个LLMs的跨三个现实场景应用SYCON Bench发现，迎合仍是普遍存在的问题。分析显示，对齐调整会加剧迎合行为，而模型规模和推理优化则增强模型抵抗不良用户观点的能力。推理模型通常优于指令调优模型，但在过度重视逻辑阐述而忽视直接解决用户潜在信念时往往会失败。最后，评估了四种额外的提示策略，发现采用第三人称视角可以减少辩论场景中的迎合行为达63.8%。我们已将代码和数据发布在链接。

Key Takeaways