論文の概要: Anticipate & Act : Integrating LLMs and Classical Planning for Efficient Task Execution in Household Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02066v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 07:31:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:01:45.010606
• Title: Anticipate & Act : Integrating LLMs and Classical Planning for Efficient Task Execution in Household Environments
• Title（参考訳）: 期待と行為 : LLMの統合と家庭環境における効率的なタスク実行のための古典的計画
• Authors: Raghav Arora, Shivam Singh, Karthik Swaminathan, Ahana Datta, Snehasis Banerjee, Brojeshwar Bhowmick, Krishna Murthy Jatavallabhula, Mohan Sridharan, Madhava Krishna,
• Abstract要約: 我々は,これらの課題を共同で達成する行動列を計算し,家庭内課題を予測するための枠組みを開発する。 今後の課題を考慮しないシステムと比較して,実行時間の31%削減を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.482992646001996
• License:
• Abstract: Assistive agents performing household tasks such as making the bed or cooking breakfast often compute and execute actions that accomplish one task at a time. However, efficiency can be improved by anticipating upcoming tasks and computing an action sequence that jointly achieves these tasks. State-of-the-art methods for task anticipation use data-driven deep networks and Large Language Models (LLMs), but they do so at the level of high-level tasks and/or require many training examples. Our framework leverages the generic knowledge of LLMs through a small number of prompts to perform high-level task anticipation, using the anticipated tasks as goals in a classical planning system to compute a sequence of finer-granularity actions that jointly achieve these goals. We ground and evaluate our framework's abilities in realistic scenarios in the VirtualHome environment and demonstrate a 31% reduction in execution time compared with a system that does not consider upcoming tasks.
• Abstract（参考訳）: ベッドを作る、朝食を調理するといった家事作業を行う補助的エージェントは、しばしば計算し、一度にひとつのタスクを達成する行動を実行する。 しかし、今後のタスクを予測し、これらのタスクを共同で達成するアクションシーケンスを計算することで効率を向上させることができる。 データ駆動型ディープネットワークとLarge Language Models (LLMs) を用いるタスク予測のための最先端の手法であるが、高いレベルのタスクのレベルで、あるいは多くのトレーニング例を必要とする。 本フレームワークは,従来の計画システムにおいて,期待されるタスクを目標として利用して,これらの目標を協調的に達成する細粒度行動の列を計算することで,少数のプロンプトを通じてLCMの汎用的知識を活用する。 我々は,VirtualHome環境における現実的なシナリオにおけるフレームワークの能力の基盤と評価を行い,今後のタスクを考慮しないシステムと比較して,実行時間の31%削減を実証した。

関連論文リスト

• Generalization of Compositional Tasks with Logical Specification via Implicit Planning [14.46490764849977]
  本稿では,タスク一般化の効率性と最適性を向上する階層的RLフレームワークを提案する。 高いレベルでは、作曲タスクの一般化に特化して設計された暗黙のプランナーを示す。 潜時遷移モデルを学び、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて潜時空間で計画を実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T00:57:10Z)
• Benchmarking Agentic Workflow Generation [80.74757493266057]
  複数面シナリオと複雑なグラフワークフロー構造を備えた統合ワークフロー生成ベンチマークであるWorFBenchを紹介する。 また,サブシーケンスとサブグラフマッチングアルゴリズムを利用したシステム評価プロトコルWorFEvalを提案する。 我々は、生成されたタスクが下流のタスクを強化し、推論中により少ない時間で優れたパフォーマンスを達成することができることを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T12:41:19Z)
• Propose, Assess, Search: Harnessing LLMs for Goal-Oriented Planning in Instructional Videos [48.15438373870542]
  VidAssistは、インストラクショナルビデオにおけるゼロ/フェーショット目標指向の計画のために設計された統合フレームワークである。 最適な計画生成のための幅優先探索アルゴリズムを採用している。 実験によると、VidAssistは異なる目標指向の計画設定のための統一されたフレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T17:57:28Z)
• Anticipate & Collab: Data-driven Task Anticipation and Knowledge-driven Planning for Human-robot Collaboration [13.631341660350028]
  日々の生活活動において人間を支援するエージェントは、今後の課題を予測してより効果的に協力することができる。 データ駆動型手法はタスク予測、計画、関連する問題の最先端を表現しているが、これらの手法は資源不足と不透明である。 本稿では,人間とロボットのコラボレーションに向けたこれまでの取り組みを大幅に拡張するフレームワークであるDaTAPlanについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T16:52:48Z)
• TaskBench: Benchmarking Large Language Models for Task Automation [82.2932794189585]
  タスク自動化における大規模言語モデル(LLM)の機能を評価するためのフレームワークであるTaskBenchを紹介する。 具体的には、タスクの分解、ツールの選択、パラメータ予測を評価する。 提案手法は, 自動構築と厳密な人的検証を組み合わせることで, 人的評価との整合性を確保する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T18:02:44Z)
• Egocentric Planning for Scalable Embodied Task Achievement [6.870094263016224]
  エゴセントリックプランニング(Egocentric Planning)は、複雑な環境におけるタスクを解決するために、シンボリックプランニングとオブジェクト指向のPOMDPを組み合わせた革新的なアプローチである。 国内タスク用に設計されたシミュレーション環境であるALFREDにおける我々のアプローチを評価し,そのスケーラビリティを実証した。 本手法では, エージェントの行動の前提条件と影響について, 信頼性の高い認識と記号的記述の特定, 学習が必要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T06:41:24Z)
• Reinforcement Learning with Success Induced Task Prioritization [68.8204255655161]
  本稿では,自動カリキュラム学習のためのフレームワークであるSuccess induced Task Prioritization (SITP)を紹介する。 アルゴリズムはエージェントに最速の学習を提供するタスクの順序を選択する。 我々は,SITPが他のカリキュラム設計手法と一致するか,あるいは上回っていることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-30T12:32:43Z)
• Multi-Task Learning with Sequence-Conditioned Transporter Networks [67.57293592529517]
  シーケンスコンディショニングと重み付きサンプリングのレンズによるマルチタスク学習の実現を目指している。 合成タスクを対象とした新しいベンチマークであるMultiRavensを提案する。 次に,視覚に基づくエンドツーエンドシステムアーキテクチャであるSequence-Conditioned Transporter Networksを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-15T21:19:11Z)
• Adaptive Procedural Task Generation for Hard-Exploration Problems [78.20918366839399]
  ハード探索問題における強化学習を容易にするために,適応手続きタスク生成(APT-Gen)を導入する。 私たちのアプローチの中心は、ブラックボックスの手続き生成モジュールを通じてパラメータ化されたタスク空間からタスクを作成することを学習するタスクジェネレータです。 学習進捗の直接指標がない場合のカリキュラム学習を可能にするために,生成したタスクにおけるエージェントのパフォーマンスと,対象タスクとの類似性をバランスさせてタスクジェネレータを訓練することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T09:38:51Z)

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。