一、研究背景

  MineDreamer项目的核心目标是开发一个能够在模拟环境（如Minecraft游戏）中理解和执行人类给出的多样化指令的通用智能体。这种智能体能够以接近人类的方式处理和响应指令，包括理解指令的含义、规划如何执行这些指令以及实际操作执行。

  环境的开放性：Minecraft提供了一个复杂多变且高度开放的环境，智能体需要在这样的环境中做出反应并执行任务。这种环境的不可预测性和多样性使得传统的AI模型难以应对，需要新的技术和策略来提升智能体的适应能力和灵活性。

  自然语言指令的抽象性和顺序性：在现实世界中，人类给出的指令往往是抽象和需要按顺序执行的。传统模型在解析这些复杂的自然语言指令时常常会遇到困难，尤其是将这些指令转换为具体的行动策略。

  多模态理解的需求：执行指令不仅需要理解文字的意义，还需要将其与视觉信息和物理动作相结合。这要求智能体具备跨模态的信息处理能力，能够整合来自不同源的数据并作出合理的决策。

二、当前难点

1. 抽象和顺序性的自然语言指令理解

  自然语言指令常常包含抽象概念和需要按特定顺序执行的步骤，这对智能体来说是一大挑战。传统的AI模型往往难以理解这些指令的深层含义，并且无法准确地将这些指令转化为具体的行动策略。例如，指令可能包括“先挖掘矿石，然后制造工具”，这要求智能体不仅要理解“挖掘”和“制造”的操作，还需要能够识别操作的先后顺序和相应的环境条件。

2. 连续决策的生成与执行

  智能体需要能够生成一系列连续的动作来响应一条指令，这在动态和不可预测的环境中尤为困难。例如，在Minecraft中，智能体可能需要在变化的环境中找到路径、避开障碍并完成任务。现有的方法如强化学习和规划算法在这方面的效果有限，因为它们常常依赖于预设的环境模型或需要大量的训练数据来适应新场景。

3. 跨模态数据的整合和处理

  执行指令通常需要整合来自不同模态（如视觉、文本和动作）的信息。这要求智能体具备强大的跨模态理解能力，能够将视觉输入与语言指令相结合，并据此生成物理动作。然而，现有的多模态处理模型往往难以在处理实时和复杂场景中保持高效和准确。

4. 持续和稳定的指令遵循

  智能体在遵循指令时需要持续并稳定地生成合适的行动。这一过程需要智能体不断地评估当前状态与目标的差距，并据此调整行动策略。但是，现有的AI模型常常在长时间的任务执行中表现出性能下降，难以应对复杂或持续变化的任务需求。

5. 环境理解和物理规则的应用

  在开放世界环境中，智能体需要理解环境中的物理规则和动态变化，并将这些理解应用到行动生成中。这包括对物体的物理属性、环境条件以及它们如何影响智能体行为的理解。然而，现有的模型常常缺乏足够的环境适应性，无法准确模拟和预测复杂环境中的物理互动。

三、技术方案

  在MineDreamer项目中，技术方案主要围绕提升智能体的指令遵循能力，特别是在理解和执行复杂的自然语言指令方面。这一技术方案包括三个关键组成部分：想象器（Imaginator）、提示生成器（Prompt Generator）和策略网络（PolicyNet），它们共同构成了一个基于“想象链”（Chain-of-Imagination, CoI）的机制。以下是这些组件的详细介绍：

1. 想象器（Imaginator）

  想象器是基于多模态大型语言模型（MLLM）和扩散模型构建的，主要功能是生成包含物理规则和环境理解的想象内容。这一模块使用语言模型来理解和解析指令，然后结合当前观察状态，想象出接下来的行动步骤或目标状态的视觉表现。这种想象不仅反映了指令的要求，也考虑到了环境的具体条件和物理限制。

2. 提示生成器（Prompt Generator）

  提示生成器的任务是将想象器生成的想象内容转换为对策略网络有用的潜在视觉提示。这些视觉提示为策略网络提供了执行指令所需的具体视觉信息和环境上下文，帮助策略网络更精确地预测所需的行动序列。提示生成器处理的转换涉及对多模态输入的编码和优化，以确保生成的提示能够有效地引导智能体行动。

3. 策略网络（PolicyNet）

  策略网络是一个基于视频预训练（Video Pretraining, VPT）的模型，它使用从提示生成器获得的视觉提示来预测智能体在开放世界环境中应执行的动作。策略网络的设计允许它处理连续的决策问题，使智能体能够在多步骤任务中稳定地遵循指令。

4. 想象链（Chain-of-Imagination, CoI）机制

  整个系统的核心是想象链机制，它通过多次交互迭代来细化和执行指令。在每一步中，想象器基于当前状态和已有指令生成目标想象，提示生成器将这些想象转化为实际操作的视觉提示，策略网络则利用这些提示来生成行动。这一机制使得智能体能够逐步、稳定地完成复杂指令，即使在面对环境变化和执行中出现的不确定性时也能保持高效和准确。

5. 数据收集和模型训练

  为了训练这一系统，研究团队采用了“目标漂移收集”方法，这是一种为想象器收集训练数据的技术。通过在Minecraft游戏中模拟各种任务，收集大量第一人称视角数据，帮助模型学习如何根据指令和当前状态预测下一步的最佳行动。

  这一技术方案的创新之处在于它将最新的AI技术应用于指令遵循任务，通过生成和利用高质量的视觉想象来增强智能体的执行能力，使其能够在复杂且动态的环境中更好地理解和执行人类的指令。

四、实验结果

参考文献

[1] Zhou E, Qin Y, Yin Z, et al. Minedreamer: Learning to follow instructions via chain-of-imagination for simulated-world control[J]. arxiv preprint arxiv:2403.12037, 2024.