論文の概要: Mobile-Env: A Universal Platform for Training and Evaluation of Mobile
Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08144v1
- Date: Sun, 14 May 2023 12:31:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 17:15:33.564647
- Title: Mobile-Env: A Universal Platform for Training and Evaluation of Mobile
Interaction
- Title（参考訳）: Mobile-Env: モバイルインタラクションのトレーニングと評価のためのユニバーサルプラットフォーム
- Authors: Danyang Zhang, Lu Chen, Kai Yu
- Abstract要約: 本稿では,新しいプラットフォームであるMobile-Envを紹介する。
Mobile-Envプラットフォームは、柔軟で、適応可能で、容易に拡張できるように設計されている。
大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェントをタスクセット上でテストする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.583412650703075
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The interaction platform plays a crucial role in the recent advancement of
the control and decision domains like game playing and embodied intelligence.
However, there is still a lack of a satisfactory platform for the information
user interface (InfoUI) interaction. The proposed InfoUI comprises not only the
plain text information, but the multimodal contents and a few spatial
structures with styles as well. To help the research of InfoUI interaction, a
novel platform Mobile-Env is presented in this paper. The Mobile-Env platform
is designed to be flexible, adaptable, and easily-extended. Based on
Mobile-Env, an InfoUI task set is then built for a demonstration and
evaluation. An agent based on the large-scale language model (LLM) is tested on
the task set. The experiment results demonstrate the great potential of the LLM
to do text understanding and matching and, meanwhile, reveal the necessity of a
better mechanism of interaction feedback and exploration. Several new
discussions are conducted as well. A demo video is available at
https://youtu.be/gKV6KZYwxGY. The code repository is available at
https://github.com/X-LANCE/Mobile-Env. The proposed WikiHow task set is made
public at https://huggingface.co/datasets/zdy023/WikiHow-taskset.
- Abstract（参考訳）: インタラクションプラットフォームは、ゲームプレイやインテリジェンスなどのコントロールおよび決定領域の最近の進歩において、重要な役割を果たす。
しかし、情報ユーザインタフェース(infoui)インタラクションにはまだ満足のいくプラットフォームが欠けている。
提案したInfoUIは、平易なテキスト情報だけでなく、マルチモーダルな内容と、スタイルを持つ空間構造も含んでいる。
本稿ではInfoUIインタラクションの研究を支援するために,新しいプラットフォームであるMobile-Envを紹介する。
Mobile-Envプラットフォームは、柔軟で、適応可能で、容易に拡張できるように設計されている。
Mobile-EnvをベースにInfoUIタスクセットが構築され、デモと評価が行われる。
大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェントをタスクセット上でテストする。
実験結果は、LLMがテキスト理解とマッチングを行う大きな可能性を実証し、一方で、対話フィードバックと探索のより良いメカニズムの必要性を明らかにした。
新たな議論もいくつか行われている。
デモビデオはhttps://youtu.be/gkv6kzywxgyで見ることができる。
コードリポジトリはhttps://github.com/x-lance/mobile-envで入手できる。
提案されたWikiHowタスクセットはhttps://huggingface.co/datasets/zdy023/WikiHow-tasksetで公開されている。
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