論文の概要: MindForge: Empowering Embodied Agents with Theory of Mind for Lifelong Cultural Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12977v4
• Date: Wed, 11 Jun 2025 14:09:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-12 23:41:16.595877
• Title: MindForge: Empowering Embodied Agents with Theory of Mind for Lifelong Cultural Learning
• Title（参考訳）: MindForge: 一生の文化学習のための心論による身体的エージェントの強化
• Authors: Mircea Lică, Ojas Shirekar, Baptiste Colle, Chirag Raman,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)を駆使したエージェントは、Minecraftのような世界にオープンエンドの能力を持つことを約束する。 本稿では,文化的生涯学習のための生成型フレームワークであるMindForgeを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.187381965457262
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Embodied agents powered by large language models (LLMs), such as Voyager, promise open-ended competence in worlds such as Minecraft. However, when powered by open-weight LLMs they still falter on elementary tasks after domain-specific fine-tuning. We propose MindForge, a generative-agent framework for cultural lifelong learning through explicit perspective taking. We introduce three key innovations: (1) a structured theory of mind representation linking percepts, beliefs, desires, and actions; (2) natural inter-agent communication; and (3) a multi-component memory system. Following the cultural learning framework, we test MindForge in both instructive and collaborative settings within Minecraft. In an instructive setting with GPT-4, MindForge agents powered by open-weight LLMs significantly outperform their Voyager counterparts in basic tasks yielding $3\times$ more tech-tree milestones and collecting $2.3\times$ more unique items than the Voyager baseline. Furthermore, in fully \textit{collaborative} settings, we find that the performance of two underachieving agents improves with more communication rounds, echoing the Condorcet Jury Theorem. MindForge agents demonstrate sophisticated behaviors, including expert-novice knowledge transfer, collaborative problem solving, and adaptation to out-of-distribution tasks through accumulated cultural experiences.
• Abstract（参考訳）: ボイジャーのような大型言語モデル(LLM)を駆使したエージェントは、Minecraftのような世界にオープンエンドの能力を持つことを約束する。 しかし、オープンウェイト LLM によって駆動される場合、ドメイン固有の微調整の後でも、基礎的なタスクに悩まされる。 本稿では,文化的生涯学習のための生成型フレームワークであるMindForgeを提案する。 本稿では,(1)知覚,信念,欲求,行動をリンクする心的表現の構造化理論,(2)自然なエージェント間コミュニケーション,(3)多成分記憶システムを紹介する。 文化学習フレームワークに従って、Minecraft内の教育的および共同的な設定でMindForgeをテストします。 GPT-4のインストラクティブ・セッティングでは、オープンウェイトLLMを搭載したMindForgeのエージェントは、ボイジャーの基本的タスクでボイジャーのエージェントを著しく上回り、3ドル以上のITツリーのマイルストーンを獲得し、ボイジャーのベースラインよりも2.3ドル以上のユニークなアイテムを集めている。 さらに,完全なtextit{collaborative}設定では,2つのエージェントの処理性能が,より多くの通信ラウンドで向上し,Condorcet Jury Theoremと一致することがわかった。 MindForgeエージェントは、専門家・初心者の知識伝達、協調的な問題解決、蓄積した文化経験によるアウト・オブ・ディストリビューションタスクへの適応など、洗練された行動を示す。

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