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复旦等提出视觉语言导航框架SimpleVLN并刷新SOTA
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AI 综述
2026年10月30日，复旦大学与南洋理工大学团队联合提出视觉语言导航框架SimpleVLN。该框架基于原生多模态大模型，无需改动核心结构，仅通过动作块预测与三阶段训练刷新了导航领域的SOTA成绩。在R2R-CE与RxR-CE未见环境测试中，结合Qwen3.5 9B模型分别取得了76.7%和80.1%的成功率。此外，该方案已成功部署于四足机器狗，实现了真实场景下的指令导航。
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最新进展10月30日 10:36
复旦与南洋理工提出SimpleVLN框架，刷新导航SOTA并成功部署于四足机器狗。报道时间线
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10月30日
- AITNT · AI头条复旦与南洋理工提出 SimpleVLN，基于原生多模态大模型刷新视觉语言导航 SOTA
复旦大学与南洋理工大学团队提出视觉语言导航框架 SimpleVLN，无需改动多模态模型核心结构，仅凭动作块预测与三阶段训练刷新导航 SOTA。在 R2R-CE 与 RxR-CE 未见环境测试中，结合 Qwen3.5 9B 分别取得 76.7% 和 80.1% 的成功率，该方案还已成功部署于四足机器狗实现真实场景指令导航。
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