基于 Tucker 适配的全天多场景终身视觉 - 语言导航

部署视觉 - 语言导航（VLN）智能体需适应多样场景，但特定场景微调常导致其他场景的灾难性遗忘，限制长期灵活部署。本文将此形式化为全天多场景终身 VLN 问题。针对现有参数高效适配器无法捕捉多层级导航知识的局限，提出 Tucker 适配（TuKA），利用张量分解将知识解耦为共享子空间与场景专属专家。结合解耦知识增量学习策略，构建了名为 AlldayWalker 的智能体，实现跨场景持续学习与全天导航，实验表明其性能显著优于最先进基线。