論文の概要: Sensorimotor Alignment: A Platonic Proxy for Embodied Policy Success
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.31670v1
- Date: Thu, 22 Oct 2026 17:59:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-24 02:08:44.517716
- Title: Sensorimotor Alignment: A Platonic Proxy for Embodied Policy Success
- Title（参考訳）: Sensorimotor Alignment: 身体的政策成功のためのプラトンプロキシ
- Abstract要約: 本稿では,モデルの知覚表現が物理運動の幾何学とどの程度うまく一致しているかを計測する,トレーニング不要なオフライン指標であるSensorimotor Alignment(S2$)を提案する。
その結果、S2$は、組込みモデルファミリ間の下流ロボットタスクの成功と正の相関関係があることが判明した。
さらに$S2$は、視覚言語アクションモデルに微調整するよりも前に、将来性のある視覚言語モデルのバックボーンを特定できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.29886440903302
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic foundation models are typically evaluated through costly closed-loop rollouts, which motivates cheap offline proxies for model capability. The Platonic Representation Hypothesis (PRH) suggests that as representations improve, different modalities such as vision and language converge toward a shared statistical model of reality. We ask whether motion trajectories form another such modality: as embodied models become more capable, should their sensory representations converge toward the structure of physical motion? To examine this, we propose Sensorimotor Alignment ($S^2$), a training-free offline metric that measures how well a model's sensory representation aligns with the geometry of physical motion. We find that $S^2$ correlates positively with downstream robot task success across embodied model families, making it a low-cost offline proxy for prioritizing models before closed-loop evaluation. $S^2$ can also identify promising vision-language model (VLM) backbones even before costly fine-tuning into vision-language-action models (VLAs). Beyond this correlation, $S^2$ offers representation-level explanations for phenomena observed in VLAs and world action models (WAMs). With $S^2$, we extend PRH to embodied models and make sensorimotor alignment empirically measurable, offering insight into why an embodied model succeeds beyond its closed-loop success rate.
- Abstract（参考訳）: ロボットファンデーションモデルは通常、高価なクローズドループロールアウトを通じて評価される。
プラトン表現仮説 (PRH) は、表現が改善するにつれて、視覚や言語などの異なるモダリティが現実の共有統計モデルに収束することを示唆している。
我々は、運動軌跡が別のモダリティを形成するかどうかを問う: 具体化されたモデルがより有能になるにつれて、それらの感覚表現は物理的な運動の構造に向かって収束するのか?
そこで本研究では,モデルの感覚表現が身体運動の幾何学とどの程度うまく一致しているかを計測する,トレーニング不要なオフライン指標であるSensorimotor Alignment(S^2$)を提案する。
S^2$は, モデルファミリ間のダウンストリームロボットタスクの成功と正の相関関係があり, クローズドループ評価の前にモデルの優先順位付けを行うための低コストなオフラインプロキシとなる。
S^2$は、視覚言語アクションモデル(VLA)に微調整するよりも前に、有望な視覚言語モデル(VLM)のバックボーンを特定することもできる。
この相関以外にも、$S^2$はVLAや世界行動モデル(WAM)で観測される現象の表現レベル説明を提供する。
S^2$で、我々はPRHをエンボディモデルに拡張し、エンボディモデルがクローズドループの成功率を超えている理由を洞察し、感覚運動子アライメントを実証的に測定できるようにする。
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