論文の概要: Monte Carlo Tree Diffusion for System 2 Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07202v2
• Date: Fri, 11 Apr 2025 00:14:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 20:10:38.96222
• Title: Monte Carlo Tree Diffusion for System 2 Planning
• Title（参考訳）: モンテカルロ木拡散とシステム2計画
• Authors: Jaesik Yoon, Hyeonseo Cho, Doojin Baek, Yoshua Bengio, Sungjin Ahn,
• Abstract要約: モンテカルロ木探索(MCTS)の適応探索機能と拡散モデルの生成強度を統合する新しいフレームワークであるモンテカルロ木拡散(MCTD)を紹介する。 MCTDは拡散フレームワーク内での探索・探索トレードオフの制御などのMCTSの利点を享受する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.50512800900167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have recently emerged as a powerful tool for planning. However, unlike Monte Carlo Tree Search (MCTS)-whose performance naturally improves with additional test-time computation (TTC), standard diffusion-based planners offer only limited avenues for TTC scalability. In this paper, we introduce Monte Carlo Tree Diffusion (MCTD), a novel framework that integrates the generative strength of diffusion models with the adaptive search capabilities of MCTS. Our method reconceptualizes denoising as a tree-structured process, allowing partially denoised plans to be iteratively evaluated, pruned, and refined. By selectively expanding promising trajectories while retaining the flexibility to revisit and improve suboptimal branches, MCTD achieves the benefits of MCTS such as controlling exploration-exploitation trade-offs within the diffusion framework. Empirical results on challenging long-horizon tasks show that MCTD outperforms diffusion baselines, yielding higher-quality solutions as TTC increases.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、最近、計画のための強力なツールとして現れました。 しかし、モンテカルロ木探索(MCTS)とは異なり、テスト時間計算(TTC)の追加でパフォーマンスが自然に向上する。 本稿では,拡散モデルの生成強度とMCTSの適応探索能力を統合する新しいフレームワークであるモンテカルロ木拡散(MCTD)を紹介する。 本手法は,木構造化プロセスとしてデノナイジングを再認識し,部分的にデノナイジングした計画を反復的に評価し,刈り取り,精錬する。 MCTDは, 予測軌道を選択的に拡張し, 再検討・改善の柔軟性を維持しつつ, 拡散フレームワーク内での探索・探索トレードオフの制御などのMCTSの利点を享受する。 長期的課題に対する実証的な結果から、CTDは拡散ベースラインより優れ、TTCの増加とともに高品質な解が得られることが示されている。

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