論文の概要: EmpathyAgent: Can Embodied Agents Conduct Empathetic Actions?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16545v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 08:30:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:58:50.713738
• Title: EmpathyAgent: Can Embodied Agents Conduct Empathetic Actions?
• Title（参考訳）: 共感: エンボディード・エージェントは共感行動を起こすか?
• Authors: Xinyan Chen, Jiaxin Ge, Hongming Dai, Qiang Zhou, Qiuxuan Feng, Jingtong Hu, Yizhou Wang, Jiaming Liu, Shanghang Zhang,
• Abstract要約: 共感は人間同士の相互作用の基本であるが、エンボディード・エージェントが人間のような共感を支えられるかどうかは不明である。 EmpathyAgentは、さまざまなシナリオでエージェントの共感行動を評価し、拡張する最初のベンチマークである。 我々は、EmpathyAgentを用いてLlama3-8Bを訓練し、共感行動を高める可能性があることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.57595617641159
• License:
• Abstract: Empathy is fundamental to human interactions, yet it remains unclear whether embodied agents can provide human-like empathetic support. Existing works have studied agents' tasks solving and social interactions abilities, but whether agents can understand empathetic needs and conduct empathetic behaviors remains overlooked. To address this, we introduce EmpathyAgent, the first benchmark to evaluate and enhance agents' empathetic actions across diverse scenarios. EmpathyAgent contains 10,000 multimodal samples with corresponding empathetic task plans and three different challenges. To systematically evaluate the agents' empathetic actions, we propose an empathy-specific evaluation suite that evaluates the agents' empathy process. We benchmark current models and found that exhibiting empathetic actions remains a significant challenge. Meanwhile, we train Llama3-8B using EmpathyAgent and find it can potentially enhance empathetic behavior. By establishing a standard benchmark for evaluating empathetic actions, we hope to advance research in empathetic embodied agents. Our code and data are publicly available at https://github.com/xinyan-cxy/EmpathyAgent.
• Abstract（参考訳）: 共感は人間同士の相互作用の基本であるが、エンボディード・エージェントが人間のような共感を支えられるかどうかは不明である。 既存の研究は、エージェントの問題解決と社会的相互作用能力について研究してきたが、エージェントが共感的ニーズを理解し、共感的行動を実行することができるかどうかはまだ見過ごされている。 これを解決するために,エージェントの共感行動を評価するための最初のベンチマークであるEmpathyAgentを紹介する。 EmpathyAgentには1万のマルチモーダルサンプルがあり、対応する共感的タスクプランと3つの異なる課題がある。 エージェントの共感行為を体系的に評価するために,エージェントの共感過程を評価する共感特異的評価スイートを提案する。 我々は現在のモデルをベンチマークし、共感的行動を示すことは依然として重大な課題であることを示した。 一方,EmpathyAgentを用いてLlama3-8Bを訓練し,共感行動を高める可能性がある。 共感的行動を評価するための標準ベンチマークを確立することで、共感的エンボディードエージェントの研究を進めたいと思っています。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/xinyan-cxy/EmpathyAgent.comで公開されています。

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