Ask4Help：学习利用专家辅助完成具身任务

随着新模型、新环境和新基准的出现，具身 AI 智能体每年都变得更具能力，但距离在真实、面向用户的应用中部署所需的性能和可靠性仍相去甚远。本文中，我们提问：能否通过让智能体向诸如人类之类的专家请求协助来弥合这一差距？为此，我们提出 Ask4Help 策略，为智能体增添请求并使用专家协助的能力。Ask4Help 策略可在不修改原智能体参数的情况下高效训练，并学习任务性能与请求协助量之间理想的权衡，从而降低查询专家的成本。我们在两项不同任务——目标物体导航与房间重排上评估 Ask4Help，并观察到以极少协助获得性能的显著提升。在物体导航上，成功率为 $52\%$ 的智能体在 $13\%$ 协助下提升至 $86\%$；在重排上，成功率为 $7\%$ 的当前最优模型在 $39\%$ 协助下大幅提高到 $90.4\%$。Ask4Help 的人类试验证明了我们的方法在实际场景中的有效性。我们在此发布 Ask4Help 代码：https://github.com/allenai/ask4help。