文章核心观点 - 公司提出TIGeR框架 旨在解决当前视觉语言模型在机器人操作中缺乏精确几何量化能力的关键痛点 通过工具调用和强化学习使AI模型能从定性感知转向定量计算 [2] - TIGeR框架的技术路线具有前瞻性 与最新发布的Gemini Robotics 1.5所强调的Agentic Tool Use方向一致 [3] - 在多项空间理解基准测试中 TIGeR的表现超越了包括Gemini-2.5-Pro和GPT-4o在内的主流模型 并在真机测试中完成了其他模型无法胜任的高精度操作任务 [11][16] TIGeR框架的技术优势 - 实现精确定位 通过集成深度信息和相机参数 能将如“上方10厘米”的指令精确转换为三维坐标 达到普通视觉语言模型无法实现的操作精度 [7] - 支持多视角统一推理 在多镜头场景下可将各视角信息合并 并在统一的世界坐标系中进行场景构建和推理 [7] - 具备透明可解释性 模型的每一步推理过程清晰可见 包括工具调用 参数输入和结果输出 便于调试优化并增强操作可信度 [7] TIGeR的训练方法与数据 - 采用两阶段训练流程 第一阶段通过监督学习使用大规模数据集教授基础工具使用方法和推理链 第二阶段通过创新的分层奖励机制进行强化学习 精细打磨模型使用工具的准确性和过程完美度 [8] - 为训练构建了TIGeR-300K大规模高质量数据集 包含30万个样本 覆盖各类核心任务 其构建结合了模板化生成以保证规模和基础问题解决能力 以及利用大模型改写以增强泛化性和应对真实世界复杂指令 [10][13] 性能表现与基准测试 - 在CV-Bench基准的2D-Rel 3D-Depth 3D-Dist任务上分别达到93.85% 96.33% 95.17%的准确率 均超过对比模型 [10][14] - 在BLINK基准的Depth和Spatial任务上分别达到91.94%和86.01%的准确率 [10][14] - 在RoboSpatial基准的M.V. Conf. Comp. Cont.任务上分别达到60.15% 82.11% 82.86% 32.79%的准确率 在EmbSpatial和Q-Spatial++任务上分别达到80.82%和70.30%的准确率 [10][14]