論文の概要: Learning to Coordinate with Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09583v2
• Date: Mon, 27 Oct 2025 21:37:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:35.715006
• Title: Learning to Coordinate with Experts
• Title（参考訳）: 専門家と協調することを学ぶ
• Authors: Mohamad H. Danesh, Nguyen X. Khanh, Tu Trinh, Benjamin Plaut,
• Abstract要約: さまざまな環境にまたがってRC-0をインスタンス化するオープンソースベンチマークであるRC-Benchを紹介します。 検証戦略を提案し,様々な学習方法の評価を行い,今後の研究に資する知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.014763913413721
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When deployed in the real world, AI agents will inevitably face challenges that exceed their individual capabilities. Leveraging assistance from experts, whether humans or highly capable AI systems, can significantly improve both safety and performance in such situations. Since expert assistance is costly, a central challenge is determining when to consult an expert. In this paper, we explore a novel variant of this problem, termed YRC-0, in which an agent must learn to collaborate with an expert in new environments in an unsupervised manner--that is, without interacting with the expert during training. This setting motivates the development of low-cost, robust approaches for training expert-leveraging agents. To support research in this area, we introduce YRC-Bench, an open-source benchmark that instantiates YRC-0 across diverse environments. YRC-Bench provides a standardized Gym-like API, simulated experts, an evaluation pipeline, and implementations of popular baselines. Toward tackling YRC-0, we propose a validation strategy and evaluate a range of learning methods, offering insights that can inform future research. Codebase: github.com/modanesh/YRC-Bench
• Abstract（参考訳）: 現実世界に配備されると、AIエージェントは必然的に、個々の能力を超える課題に直面します。 人間であれ、高度なAIシステムであれ、専門家からの援助を活用すれば、そのような状況下での安全性とパフォーマンスの両方を大幅に改善できる。 専門家の援助は費用がかかるので、専門家がいつ専門家に相談するかを決めることが中心的な課題である。 本稿では、エージェントが教師なしの方法で、訓練中に専門家と対話することなく、新しい環境の専門家と協力し合うことを学ばなければならない、YRC-0と呼ばれるこの問題の新たな変種について検討する。 この設定は、専門家平均エージェントを訓練するための低コストで堅牢なアプローチの開発を動機付けている。 この分野での研究を支援するために、様々な環境にまたがってRC-0をインスタンス化するオープンソースのベンチマークであるRC-Benchを紹介します。 YRC-Benchは、標準化されたGymライクなAPI、シミュレートされた専門家、評価パイプライン、人気のあるベースラインの実装を提供する。 そこで本研究では,YRC-0に対処するための検証戦略を提案し,今後の研究に役立つ知見を提供する。 Codebase: github.com/modanesh/YRC-Bench

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