來源：學術頭條

李飛飛&李曼玲團隊又出「具身智能」新作——基準測試 ENACT，旨在解決視覺-語言模型（VLM）具身認知涌現程度難以量化的問題。

據論文描述，通過將具身認知評估轉化為視覺問答（VQA）形式的自我中心交互世界建模任務，ENACT 揭示了 GPT-5、GLM-4.5V 等前沿模型與人類之間的能力差距，且差距隨交互時長增加而擴大。

李曼玲現為美國西北大學計算機科學系助理教授，其在斯坦福大學任博士后研究員的導師為李飛飛和吳佳?。ㄋ固垢４髮W助理教授）。

1.研究背景

具身認知理論強調，智能來源于與世界的交互，而不是從被動觀察中獲得。當前 VLM 主要以“去具身化”的方式訓練，但它們已經展現出一定的智能潛力，那該如何評估這些模型在多大程度上呈現出具身認知呢？

2.研究方法

ENACT 把世界建模構建在部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDP）之上，將任務形式化為在智能體執(zhí)行動作的條件下，自我中心視覺序列如何隨時間演化，即：讓模型專注理解在自己的作用下第一人稱視覺中的世界會如何變化。

ENACT 聚焦兩個任務：

1?? 正向世界建模：給定動作，對被打亂的觀察序列進行重新排序。
2?? 逆向世界建模：給定觀察，對被打亂的動作序列進行重新排序。

這些任務體量不大，但想答對需要模型具備具身認知的核心能力，包括識別環(huán)境可供性、理解動作與結果的因果關系等。在部分可觀測環(huán)境中，也考驗模型的互動推理和長時記憶。

3.實驗結果

研究人員用任務準確率（序列完全正確）與對偶準確率（相鄰對是否正確）對模型的表現進行評估。

結果表明，ENACT 對當前 VLM 非常有挑戰(zhàn)性，模型表現遠落后于人類（ ）。

此外，當前 VLM 在逆向任務上的表現始終優(yōu)于正向任務，并呈現出“類人偏見”，例如偏好右手動作、在攝像機內參或視角偏離人類視覺時性能下降。

研究人員指出，ENACT 提供了可擴展且具有洞察力的工具，為實現更真實具身性的人工智能指明方向。

但實驗仍存在一些局限性，如任務設計不全面；評估成本高，消融實驗只覆蓋部分模型和數據等。

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