論文の概要: Benchmark Real-time Adaptation and Communication Capabilities of Embodied Agent in Collaborative Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00435v1
• Date: Sat, 30 Nov 2024 11:17:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:41:55.986760
• Title: Benchmark Real-time Adaptation and Communication Capabilities of Embodied Agent in Collaborative Scenarios
• Title（参考訳）: 協調シナリオにおける身体的エージェントのベンチマークリアルタイム適応とコミュニケーション能力
• Authors: Shipeng Liu, Boshen Zhang, Zhehui Huang,
• Abstract要約: リアルタイムな人間とAIのコラボレーションは、エージェントが効果的なコミュニケーションを動的に維持しながら、目に見えない人間の行動に適応する必要がある。 我々は,強力な適応性とリアルタイム実行によるコミュニケーションを組み合わせたMonTA(Monitor-then-Adapt framework)を提案する。 提案したベンチマークでは,MonTAが他のベースラインエージェントより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.930915232771767
• License:
• Abstract: Advancements in Large Language Models (LLMs) have opened transformative possibilities for human-robot interaction, especially in collaborative environments. However, Real-time human-AI collaboration requires agents to adapt to unseen human behaviors while maintaining effective communication dynamically. Existing benchmarks fall short in evaluating such adaptability for embodied agents, focusing mostly on the task performance of the agent itself. To address this gap, we propose a novel benchmark that assesses agents' reactive adaptability and instantaneous communication capabilities at every step. Based on this benchmark, we propose a Monitor-then-Adapt framework (MonTA), combining strong adaptability and communication with real-time execution. MonTA contains three key LLM modules, a lightweight \textit{Monitor} for monitoring the need for adaptation in high frequency, and two proficient \textit{Adapters} for subtask and path adaptation reasoning in low frequency. Our results demonstrate that MonTA outperforms other baseline agents on our proposed benchmark. Further user studies confirm the high reasonability adaptation plan and consistent language instruction provided by our framework.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の進歩は、特に協調環境において、人間とロボットの相互作用の変革の可能性を開いた。 しかし、リアルタイムな人間とAIのコラボレーションでは、エージェントは効果的なコミュニケーションを動的に維持しながら、目に見えない人間の行動に適応する必要がある。 既存のベンチマークは、エージェント自体のタスクパフォーマンスに重点を置いて、エンボディエージェントのそのような適応性を評価するのに不足している。 このギャップに対処するために,エージェントの適応性と即時通信能力を各ステップで評価する新しいベンチマークを提案する。 このベンチマークに基づいて、強力な適応性とリアルタイム実行によるコミュニケーションを組み合わせたMonTA(Monitor-then-Adapt framework)を提案する。 MonTAには3つの主要なLCMモジュールがあり、高周波での適応をモニタするための軽量な \textit{Monitor} と、サブタスクと低周波での経路適応推論のための2つの有能な \textit{Adapters} が含まれている。 提案したベンチマークでは,MonTAが他のベースラインエージェントより優れていることを示す。 さらなるユーザ研究により,我々のフレームワークが提供する高い推論可能性適応計画と一貫した言語指導が確認される。

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