論文の概要: BeSimulator: A Large Language Model Powered Text-based Behavior Simulator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15865v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 08:37:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 08:21:18.743715
• Title: BeSimulator: A Large Language Model Powered Text-based Behavior Simulator
• Title（参考訳）: BeSimulator: 大規模言語モデルによるテキストベースの行動シミュレータ
• Authors: Jianan Wang, Bin Li, Xueying Wang, Fu Li, Yunlong Wu, Juan Chen, Xiaodong Yi,
• Abstract要約: 本研究では,BeSimulatorをテキストベースの環境下での動作シミュレーションの試みとして紹介する。 BeSimulatorはシナリオを一般化し、長距離複素シミュレーションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.112491177744783
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional robot simulators focus on physical process modeling and realistic rendering, often suffering from high computational costs, inefficiencies, and limited adaptability. To handle this issue, we propose Behavior Simulation in robotics to emphasize checking the behavior logic of robots and achieving sufficient alignment between the outcome of robot actions and real scenarios. In this paper, we introduce BeSimulator, a modular and novel LLM-powered framework, as an attempt towards behavior simulation in the context of text-based environments. By constructing text-based virtual environments and performing semantic-level simulation, BeSimulator can generalize across scenarios and achieve long-horizon complex simulation. Inspired by human cognition processes, it employs a "consider-decide-capture-transfer" methodology, termed Chain of Behavior Simulation, which excels at analyzing action feasibility and state transitions. Additionally, BeSimulator incorporates code-driven reasoning to enable arithmetic operations and enhance reliability, as well as integrates reflective feedback to refine simulation. Based on our manually constructed behavior-tree-based simulation benchmark BTSIMBENCH, our experiments show a significant performance improvement in behavior simulation compared to baselines, ranging from 14.7% to 26.6%.
• Abstract（参考訳）: 従来のロボットシミュレータは物理プロセスのモデリングとリアルなレンダリングに重点を置いており、しばしば高い計算コスト、非効率性、適応性に悩まされている。 この問題に対処するため,ロボット工学における行動シミュレーションを提案し,ロボットの動作ロジックの検証と,ロボットの動作結果と実際のシナリオとの十分な整合性を実現する。 本稿では,テキストベース環境における振る舞いシミュレーションの試みとして,モジュール型かつ新しいLCMフレームワークであるBeSimulatorを紹介する。 テキストベースの仮想環境を構築し、セマンティックレベルのシミュレーションを実行することで、BeSimulatorはシナリオをまたいで一般化し、長期の複雑なシミュレーションを実現することができる。 人間の認知プロセスにインスパイアされたこの手法は、行動シミュレーションの連鎖(Chain of Behavior Simulation)と呼ばれる"consider-decide-capture-transfer"方法論を用いており、行動実現可能性と状態遷移を分析するのに優れている。 さらに、BeSimulatorはコード駆動推論を導入し、算術演算を可能にし、信頼性を高めるとともに、反射フィードバックを統合してシミュレーションを洗練させる。 動作木に基づくシミュレーションベンチマークBTSIMBENCHを手作業で構築した結果,14.7%から26.6%のベースラインに比べて,動作シミュレーションの性能が大幅に向上した。

関連論文リスト

• GauSim: Registering Elastic Objects into Digital World by Gaussian Simulator [55.02281855589641]
  GauSimは、ガウスカーネルを通して表現される現実の弾性物体の動的挙動をキャプチャするために設計された、ニューラルネットワークベースの新しいシミュレータである。 我々は連続体力学を活用し、各カーネルを連続体としてモデル化し、理想化された仮定なしに現実的な変形を考慮に入れた。 ガウシムは質量や運動量保存などの明示的な物理制約を取り入れ、解釈可能な結果と堅牢で物理的に妥当なシミュレーションを確実にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T18:58:17Z)
• GenSim: A General Social Simulation Platform with Large Language Model based Agents [111.00666003559324]
  我々はtextitGenSim と呼ばれる新しい大規模言語モデル (LLM) ベースのシミュレーションプラットフォームを提案する。 我々のプラットフォームは10万のエージェントをサポートし、現実世界のコンテキストで大規模人口をシミュレートする。 我々の知る限り、GenSimは汎用的で大規模で修正可能な社会シミュレーションプラットフォームに向けた最初の一歩である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T05:02:23Z)
• FactorSim: Generative Simulation via Factorized Representation [14.849320460718591]
  本稿では,エージェントの訓練に使用できる言語入力から,コード中のフルシミュレーションを生成するFACTORSIMを提案する。 評価のために、我々は、強化学習環境におけるゼロショット転送を容易にするため、生成したシミュレーションコードの精度と有効性を評価できる生成シミュレーションベンチマークを導入する。 その結果、FACTORSIMは、即時アライメント(例えば、精度)、ゼロショット転送能力、人的評価に関するシミュレーションを生成する上で、既存の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T09:00:30Z)
• EAGERx: Graph-Based Framework for Sim2real Robot Learning [9.145895178276822]
  Sim2realは、シミュレーションから現実世界への学習制御ポリシーの移行であり、ロボット工学への関心が高まりつつある分野である。 EAGERxは,実際のロボット学習とシミュレーションロボット学習の両方に統一されたソフトウェアパイプラインを備えたフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T08:01:19Z)
• DrEureka: Language Model Guided Sim-To-Real Transfer [64.14314476811806]
  シミュレーションで学んだ政策を現実世界に伝達することは、ロボットのスキルを大規模に獲得する上で有望な戦略である。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いてシム・トゥ・リアル設計の自動化と高速化を行う。 本手法では,ヨガボールの上を歩行する四足歩行や四足歩行など,新しいロボットタスクを解くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T04:53:05Z)
• Waymax: An Accelerated, Data-Driven Simulator for Large-Scale Autonomous Driving Research [76.93956925360638]
  Waymaxは、マルチエージェントシーンにおける自動運転のための新しいデータ駆動シミュレータである。 TPU/GPUなどのハードウェアアクセラレータで完全に動作し、トレーニング用のグラフ内シミュレーションをサポートする。 我々は、一般的な模倣と強化学習アルゴリズムのスイートをベンチマークし、異なる設計決定に関するアブレーション研究を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T20:49:15Z)
• Near-realtime Facial Animation by Deep 3D Simulation Super-Resolution [7.14576106770047]
  本稿では,低コストでリアルタイムな物理シミュレーションによって生み出す顔のパフォーマンスを効率よく,現実的に向上させるニューラルネットワークに基づくシミュレーションフレームワークを提案する。 顔のアニメーションをこのようなシミュレーション領域の例に用いて,2つのシミュレータで同じ筋の運動制御と骨格のポーズを単純にダイヤルすることで,この意味の一致を創り出すことができる。 提案するニューラルネットワーク超解像フレームワークは,このトレーニングセットから未確認表現を一般化し,リアルタイム変種における解像度の制限やコスト削減近似による2つのシミュレーション間の不一致をモデル化するための補償を行うとともに,意味記述子やパラメータを必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-05T00:09:24Z)
• Analyzing and Enhancing Closed-loop Stability in Reactive Simulation [25.27603440925488]
  本研究では,シミュレーションと現実の交通シナリオ間の人間の行動ギャップを埋める新しいリアクティブ・シミュレーション・フレームワークを提案する。 まず、シミュレーション状態列の滑らかさと一貫性が安定性の重要な要因となる新しい反応性シミュレーションフレームワークを提案する。 次に、反応シミュレーションの閉ループ安定性を改善するために、キネマティック車両モデルをフレームワークに組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-09T06:31:35Z)
• SimNet: Computer Architecture Simulation using Machine Learning [3.7019798164954336]
  この研究では、機械学習(ML)を使用して離散イベントシミュレーションを加速する共同作業について説明します。 提案した命令遅延予測器に基づいて,GPU加速並列シミュレータを実装した。 そのシミュレーション精度とスループットを、最先端シミュレータに対して検証し、評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-12T17:31:52Z)
• A User's Guide to Calibrating Robotics Simulators [54.85241102329546]
  本稿では,シミュレーションで学習したモデルやポリシーを現実世界に伝達することを目的とした,様々なアルゴリズムの研究のためのベンチマークとフレームワークを提案する。 我々は、様々なアルゴリズムの性能に関する洞察を特徴付け、提供するために、広く知られたシミュレーション環境の実験を行う。 我々の分析は、この分野の実践者にとって有用であり、sim-to-realアルゴリズムの動作と主特性について、より深い選択をすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T22:24:26Z)
• Point Cloud Based Reinforcement Learning for Sim-to-Real and Partial Observability in Visual Navigation [62.22058066456076]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、複雑なロボットタスクを解決する強力なツールである。 RL は sim-to-real transfer problem として知られる現実世界では直接作用しない。 本稿では,点雲と環境ランダム化によって構築された観測空間を学習する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-27T17:46:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。