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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18769v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 06:39:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:55.730389
• 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: AlphaSpaceは階層的セマンティクスに基づくトークン化戦略を採用し、粗いレベルときめ細かいレベルの空間情報をエンコードする。 提案手法は, 特徴, 位置, 高さ情報を構造化トークンで表現し, 従来の視覚による埋め込みに頼ることなく, 正確な空間推論を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper presents AlphaSpace, a novel methodology designed to enhance the spatial reasoning capabilities of language models for robotic manipulation in 3D Cartesian space. AlphaSpace employs a hierarchical semantics-based tokenization strategy that encodes spatial information at both coarse and fine-grained levels. Our approach represents objects with their attributes, positions, and height information through structured tokens, enabling precise spatial reasoning without relying on traditional vision-based embeddings. This approach enables LLMs to accurately manipulate objects by positioning them at specific (x, y, z) coordinates. Experimental results suggest that AlphaSpace demonstrates promising potential for improving manipulation tasks, achieving a total accuracy of 66.67%, compared to 37.5% for GPT-4o and 29.17% for Claude 3.5 Sonnet. These results demonstrate the potential of structured spatial encoding for manipulation tasks and warrant further exploration.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元カルト空間におけるロボット操作のための言語モデルの空間的推論能力を向上する手法であるAlphaSpaceを提案する。 AlphaSpaceは階層的セマンティクスに基づくトークン化戦略を採用しており、粗いレベルときめ細かいレベルの両方で空間情報をエンコードする。 提案手法は, 特徴, 位置, 高さ情報を構造化トークンで表現し, 従来の視覚による埋め込みに頼ることなく, 正確な空間推論を可能にする。 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66.67%、GPT-4oは37.5%、Claude 3.5 Sonnetは29.17%である。 これらの結果は,操作作業のための構造化空間符号化の可能性を示し,さらなる探索を保証している。

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