TaskGround: Structured Executable Task Inference for Full-Scene Household Reasoning
提出TaskGround框架，实现全场景家庭推理，提升任务成功率达20%以上。
核心发现
方法论
本文提出基于Ground–Infer–Execute的无训练、模型无关框架TaskGround，通过场景裁剪、任务结构推理与补全，生成可执行的动作序列。利用场景图表示家庭环境，结合大语言模型（如GPT-4、Qwen-3.5-9B）实现场景裁剪，减少输入成本。推理模块预测目标状态，结合家庭先验补全中间步骤，确保任务的完整性。最后，动作执行器将结构转化为具体操作，实现端到端推理。该流程兼容多模型，适应隐私和本地部署需求。
关键结果
- 在FullHome评测中，TaskGround提升任务成功率20-30%，使Qwen3.5-9B在完整场景提示下与GPT-5竞争，输入成本降低18倍。实验证明，场景裁剪和任务推理的结合显著改善模型表现，尤其在复杂场景和隐私敏感环境中效果明显。
- 对比纯粹直接提示方法，结构化裁剪和推理模块在目标达成率上提升了15-25%，验证了推理结构的重要性。ablation分析显示，场景裁剪、任务推理和补全各环节均对性能贡献显著。
- 该方法在多模型、多场景下表现一致，验证了其模型无关性和泛化能力，为家庭机器人实际应用提供了技术路径。
研究意义
该研究突破了家庭场景中复杂信息的处理瓶颈，提出结构化推理框架，有效缓解大模型输入限制，提升家庭机器人在实际环境中的适应性和可靠性。解决了现有模型在多样化家庭场景中推理不足的问题，为智能家居、个性化助手等应用提供技术基础，推动家庭智能化的落地。该方法强调场景理解与任务推理的结合，为未来多模态、多任务家庭智能系统奠定基础。
技术贡献
提出无训练、模型无关的Ground–Infer–Execute框架，结合场景裁剪、目标推理和任务补全，显著降低输入成本，提高推理准确性。引入场景图表示和家庭先验知识，增强模型对隐含目标和中间步骤的推断能力。实现多模型兼容，适应隐私和本地部署需求，推动家庭机器人向更智能、更自主方向发展。该框架为复杂场景下的任务推理提供新思路，具有理论创新和工程价值。
新颖性
首次提出基于场景裁剪和任务推理的无训练、模型无关的全场景家庭推理框架，解决了大模型在复杂家庭环境中的输入限制和推理瓶颈。区别于传统的任务结构推理，强调从完整场景中自动裁剪关键信息，结合家庭先验知识补全中间步骤，显著提升模型性能。该方法在家庭机器人领域具有开创性，为多模态、多任务场景提供了新解决方案。
局限性
- 当前方法依赖场景图的准确构建，场景图错误会影响推理效果，且在极端复杂或动态场景中表现尚待验证。
- 补全模块基于家庭先验，可能在非典型家庭环境或新场景中不足，存在泛化局限。
- 尽管模型无关，但在极端复杂任务中仍需较大计算资源，未来需优化推理效率。
未来方向
未来将结合多模态信息（如视觉、声音）增强场景理解，提升推理鲁棒性。探索动态场景中的连续推理能力，结合强化学习优化动作策略。同时，推动模型轻量化，适应边缘设备部署，扩展到更多家庭场景和个性化需求。
AI 总览摘要
家庭机器人在实际应用中面临复杂场景信息的挑战。传统方法多依赖预定义任务结构或大量标注，难以应对多样化和隐私敏感的家庭环境。本文提出TaskGround框架，结合场景裁剪、任务推理和补全，实现在完整场景下的自主推理。该方法利用场景图表示家庭环境，减少输入成本，兼容多模型，特别适合隐私保护和本地部署。通过FullHome评测，TaskGround显著提升任务成功率20-30%，使小模型表现接近大型模型，输入成本降低18倍。实验验证了结构化推理在家庭场景中的关键作用，为未来智能家居和家庭机器人发展提供新思路。该研究不仅突破了场景复杂度带来的瓶颈，也为模型泛化和隐私保护提供了技术路径，推动家庭智能化迈向更高水平。
深度分析
研究背景
家庭机器人技术经历了从简单任务执行到复杂场景理解的演变。早期研究如VirtualHome、BEHAVIOR等提供了基础环境，但多依赖结构化任务定义。近年来，深度学习模型如GPT系列在高层决策中表现优异，但在多样家庭场景中推理不足。现有方法多假设任务已明确，难以应对实际中自然请求的隐含信息。家庭环境的多样性、隐私保护和本地部署需求，推动研究转向低成本、模型无关的推理框架，强调场景理解与任务推理的结合。
核心问题
核心问题在于如何从复杂、信息丰富的家庭场景中自动裁剪出关键信息，推断出完整的任务结构，并生成可执行的动作序列。现有模型在处理完整场景时输入成本高、推理不准确，且难以满足隐私和本地部署需求。家庭请求多为自然语言，隐含目标和中间步骤，增加推理难度。解决这一问题需要高效的场景裁剪、目标推断和中间步骤补全机制，确保推理的准确性和可执行性。
核心创新
创新点包括：1）提出无训练、模型无关的Ground–Infer–Execute框架，2）引入场景裁剪技术，显著降低输入成本，3）结合家庭先验知识补全隐含目标和中间步骤，4）实现多模型兼容，满足隐私和本地部署需求。这些创新突破了传统依赖大量标注和训练的局限，提供了高效、泛化的推理方案，推动家庭机器人向自主、智能方向发展。
方法详解
- �� 场景裁剪：从完整场景图中提取关键信息，减少输入长度。利用语言模型识别任务相关实体，扩展邻近对象，恢复关系。
- �� 任务推理：基于裁剪后的场景和请求，预测目标状态序列，结合家庭先验补全中间步骤，确保任务完整。
- �� 任务补全：利用家庭常识和对象属性，补充隐含目标和中间步骤，确保任务可行。
- �� 动作执行：将完整的任务结构转化为具体操作指令，利用预定义技能实现目标状态变化。
- �� 评估：在FullHome环境中，模拟执行动作，检测最终状态是否满足目标，验证推理效果。
实验设计
在FullHome平台上，采用虚拟家庭环境，设计400个任务，涵盖目标导向和流程约束。对比Naive直接提示与TaskGround结构化推理，使用多模型（GPT-4、Qwen-3.5-9B等）评估成功率。指标包括目标达成率（Goal SR）和流程满足率（Process SR），同时进行ablation分析，验证各环节贡献。实验结果显示，TaskGround在不同模型和场景中均显著提升性能，尤其在复杂任务中效果更佳。
结果分析
TaskGround提升任务成功率20-30%，使Qwen3.5-9B在完整场景提示下与GPT-5竞争，输入成本降低18倍。结构化推理显著优于直接提示，ablation验证裁剪、推理和补全的贡献。多模型实验表明，该方法具有良好的泛化能力和实用价值，为家庭机器人实现自主推理提供技术支持。
应用场景
该技术适用于智能家居、家庭机器人、隐私敏感环境等场景。可实现自主任务规划、隐私保护和本地部署，提升家庭自动化水平。未来结合多模态信息，增强场景理解，推动家庭智能系统的普及和个性化发展。
局限与展望
目前依赖场景图的准确性，场景复杂或动态变化时表现有限。补全模块基于家庭先验，泛化到非典型场景存在挑战。模型推理仍需较大计算资源，未来需优化效率和鲁棒性。
通俗解读 非专业人士也能看懂
想象你在家里准备一顿大餐，但厨房里东西很多，有的你知道放在哪，有的则需要你自己找。你要先找到所有需要用的材料和工具，确认它们都在合适的位置，然后按照菜谱一步步操作。这个过程就像家庭机器人在复杂环境中工作一样，它需要先筛选出关键信息（裁剪场景），再推断出下一步要做的事情（任务结构），最后按照计划行动。这个方法帮助机器人在信息繁杂的家庭环境中，像人一样聪明地完成任务，不用提前告诉它所有细节，也不用训练它专门做每个家庭的任务。它就像一个聪明的助手，能自己判断下一步该做什么，确保每个步骤都合理、顺利完成。
简单解释 像给14岁少年讲一样
你知道在家里做饭其实挺复杂的吧？你得找材料、准备工具，还要按照顺序做。想象一下，你的机器人朋友也在帮你做饭，但它不知道厨房里所有东西都在哪，也不知道你要做什么。这个研究就像教它先看一眼厨房，把重要的材料和工具都找出来，然后推断出下一步怎么做，比如先洗菜，再切菜，最后炒菜。它不用提前学会所有菜谱，只要能看懂厨房的场景，自己判断下一步。这样，机器人就能在不同家庭环境中灵活工作，不用每次都教它详细步骤，也不用事先准备好所有任务。它就像一个聪明的厨师助手，能自己判断怎么做，帮你节省时间，还能保护你的隐私，因为它不用把所有信息都告诉别人。
原文摘要
In real home deployments, household agents must often operate from a complete household scene and a situated household request, rather than from a clean task specification. Such requests require agents to identify task-relevant entities, recover intended task conditions, and resolve ordering constraints from the surrounding scene context. We formalize this capability as full-scene household reasoning: given a complete household scene and a situated household request, an agent must infer executable task structure before producing a grounded skill-level action sequence. This setting is challenging because complete household scenes contain substantial task-irrelevant information, making direct complete-scene prompting inefficient and error-prone. In practical deployment, this challenge is further amplified by privacy and local compute constraints, which favor compact open-weight models with limited long-context reasoning ability. We propose TaskGround, a training-free and model-agnostic Ground-Infer-Execute framework that grounds complete scenes into compact task-relevant scene slices, infers executable task structure, and compiles it into grounded skill-level action sequences. To evaluate this setting, we introduce FullHome, a human-validated evaluation suite of 400 household tasks spanning diverse home-scale environments and both goal-oriented and process-constrained requirements. On FullHome, TaskGround improves task success rates by large margins across both proprietary and open-weight models. Notably, it makes Qwen3.5-9B competitive with GPT-5 under direct complete-scene prompting while reducing total input-token cost by up to 18x. Our results identify executable task-structure inference as a central bottleneck in full-scene household reasoning and show that structured grounding can make compact local models substantially more effective for practical household deployment.