VLN List

只是简单罗列了一堆模型，并不能确保性能。而且很多模型/方案跟论文不匹配，这部分模型使用删除线标记。

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项目是无仿真评估框架。主要目的是探索MLLM，但仍有借鉴意义。

借助VLN-MME，我们观察到，为现有智能体添加思维链（CoT）推理和自我反思功能会导致意想不到的性能下降。这表明MLLM在具身导航任务中缺乏上下文感知能力；尽管它们能够遵循指令并构建输出结构，但其三维空间推理的保真度较低。此外，我们证明，通过情境学习中的简单故障案例，可以显著提升智能体的性能。