論文の概要: Long-horizon Embodied Planning with Implicit Logical Inference and Hallucination Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15658v2
• Date: Thu, 13 Mar 2025 10:15:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 21:36:22.297128
• Title: Long-horizon Embodied Planning with Implicit Logical Inference and Hallucination Mitigation
• Title（参考訳）: 暗黙の論理的推論と幻覚緩和による長期的身体的計画
• Authors: Siyuan Liu, Jiawei Du, Sicheng Xiang, Zibo Wang, Dingsheng Luo,
• Abstract要約: 本稿では,RelePについて紹介する。 ReLEPは、微調整を通じて暗黙的な論理的推論を学習することで、コンテキスト内の例を使わずに、幅広い長距離タスクを完了することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.668848364013772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-horizon embodied planning underpins embodied AI. To accomplish long-horizon tasks, one of the most feasible ways is to decompose abstract instructions into a sequence of actionable steps. Foundation models still face logical errors and hallucinations in long-horizon planning, unless provided with highly relevant examples to the tasks. However, providing highly relevant examples for any random task is unpractical. Therefore, we present ReLEP, a novel framework for Real-time Long-horizon Embodied Planning. ReLEP can complete a wide range of long-horizon tasks without in-context examples by learning implicit logical inference through fine-tuning. The fine-tuned large vision-language model formulates plans as sequences of skill functions. These functions are selected from a carefully designed skill library. ReLEP is also equipped with a Memory module for plan and status recall, and a Robot Configuration module for versatility across robot types. In addition, we propose a data generation pipeline to tackle dataset scarcity. When constructing the dataset, we considered the implicit logical relationships, enabling the model to learn implicit logical relationships and dispel hallucinations. Through comprehensive evaluations across various long-horizon tasks, ReLEP demonstrates high success rates and compliance to execution even on unseen tasks and outperforms state-of-the-art baseline methods.
• Abstract（参考訳）: ロングホライゾンは、AIを具現化するプランニング基盤を具現化した。 長い水平タスクを達成するために、最も実現可能な方法の1つは、抽象的な命令を一連の実行可能なステップに分解することである。 基礎モデルは、タスクに非常に関連する例を提供しない限り、長い水平計画において論理的な誤りや幻覚に直面している。 しかし、任意のランダムなタスクに対して非常に関連性の高い例を提供するのは実践的ではない。 そこで本稿では,RelePについて紹介する。 ReLEPは、微調整を通じて暗黙的な論理的推論を学習することで、コンテキスト内の例を使わずに、幅広い長距離タスクを完了することができる。 微調整された大きな視覚言語モデルでは、プランをスキル機能のシーケンスとして定式化している。 これらの機能は、慎重に設計されたスキルライブラリから選択される。 ReLEPはまた、計画とステータスリコールのためのメモリモジュールと、ロボットタイプ間の汎用性のためのRobot Configurationモジュールも備えている。 さらに,データセットの不足に対処するデータ生成パイプラインを提案する。 データセットを構築する際、暗黙的な論理的関係を考慮し、暗黙的な論理的関係を学習し、幻覚を追放することを可能にする。 様々な長期タスクに対する総合的な評価を通じて、ReLEPは、目に見えないタスクでも高い成功率と実行コンプライアンスを示し、最先端のベースラインメソッドより優れています。

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