2025_NIPS_Can Multi-Modal LLMs Provide Live Step-by-Step Task Guidance?
文章主要内容与创新点总结
一、主要内容
本文聚焦多模态大型语言模型（Multi-modal LLMs）在实时交互式分步任务指导中的应用缺口，以烹饪场景为切入点，完成了以下核心工作：
- 提出基准数据集：基于CaptainCook4D数据集扩展构建Qualcomm Interactive Cooking数据集与基准，包含带时间戳的详细指令、成功反馈及错误警报，覆盖用户执行任务时的各类错误场景（如操作顺序错误、用量偏差等），分为Main Set（用户基本遵循指令）和Advanced Planning Set（用户偏离指令序列），提供了94小时标注数据。
- 设计专用模型LIVEMAMBA：一款轻量级流式多模态LLM，专为交互式指导任务设计。架构包含InternViT视觉编码器、Q-Former令牌压缩模块、Mamba-130M语言骨干网络，具备“何时发声”机制（通过和令牌实现实时响应）、迭代重规划模块（应对用户偏离指令场景）及数据增强策略（时间抖动、指令完成增强、反事实错误增强）。
- 全面评估验证：在Qualcomm Interactive Cooking基准上对现有主流多模态LLM（如LLaVA-NeXT、Qwen2.5-VL-7B等）进行零样本评估，同时验证LIVEMAMBA的性能。通过流式评估和回合制评估两种方式，从指令完成准确率、错误检测精度/召回率、反馈流畅度等维度验证，结果显示LIVEMAMBA显著优于现有模型。