强化学习与具身智能 / CVPR2026
面向开放环境与指令:通过快慢交互推理的通用视觉语言导航
Towards Open Environments and Instructions: General Vision-Language Navigation via Fast-Slow Interactive Reasoning
提出快慢交互推理框架:快模块用端到端策略网络实时输出动作并积累历史记忆,慢模块对记忆做深度反思提取结构化经验,持续优化快模块,可直接迁移到视觉导航、具身决策等需要在线适应未见环境的视觉任务。
视觉语言导航快慢推理系统经验回放