Fugu-MT 論文翻訳(概要): AlphaSpace: Enabling Robotic Actions through Semantic Tokenization and Symbolic Reasoning

論文の概要: AlphaSpace: Enabling Robotic Actions through Semantic Tokenization and Symbolic Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18769v1
Date: Mon, 24 Mar 2025 15:16:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-25 16:32:17.337532
Title: AlphaSpace: Enabling Robotic Actions through Semantic Tokenization and Symbolic Reasoning
Title（参考訳）: AlphaSpace: 意味的トークン化とシンボリック推論によるロボット行動の実現
Authors: Alan Dao, Dinh Bach Vu, Bui Quang Huy,
Abstract要約: 本稿では,3次元空間ナビゲーションのための大規模言語モデル(LLM)の空間推論能力を向上する手法を提案する。 AlphaSpaceはセマンティックスベースのトークン化戦略を採用し、特定のセマンティックトークンを通じて高度情報を符号化し、主にシンボリックな合成推論データを統合する。実験の結果、AlphaSpaceは操作サブタスクで既存のモデルよりも大幅に優れており、総精度は66.67%である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents AlphaSpace, a novel methodology designed to enhance the spatial reasoning capabilities of large language models (LLMs) for 3D Cartesian space navigation. AlphaSpace employs a semantics-based tokenization strategy, encoding height information through specialized semantic tokens, and integrates primarily symbolic synthetic reasoning data. This approach enables LLMs to accurately manipulate objects by positioning them at specific [x, y, z] coordinates. Experimental results demonstrate that AlphaSpace significantly outperforms existing models on manipulation subtasks, achieving a total accuracy of 66.67%, compared to 37.5% for GPT-4o and 29.17% for Claude 3.5 Sonnet.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の空間推論能力を高めるために設計されたAlphaSpaceを提案する。 AlphaSpaceはセマンティックスベースのトークン化戦略を採用し、特定のセマンティックトークンを通じて高度情報を符号化し、主にシンボリックな合成推論データを統合する。このアプローチにより、LLMはオブジェクトを特定の[x, y, z]座標に配置することで、オブジェクトを正確に操作することができる。実験の結果、AlphaSpaceは既存のサブタスクモデルよりも大幅に優れており、総精度は66.67%、GPT-4oは37.5%、Claude 3.5 Sonnetは29.17%である。

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