論文の概要: WALL-E 2.0: World Alignment by NeuroSymbolic Learning improves World Model-based LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15785v1
• Date: Tue, 22 Apr 2025 10:58:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-23 16:40:33.101410
• Title: WALL-E 2.0: World Alignment by NeuroSymbolic Learning improves World Model-based LLM Agents
• Title（参考訳）: WALL-E 2.0: World Model-based LLM Agents を改良したNeuroSymbolic Learningによるワールドアライメント
• Authors: Siyu Zhou, Tianyi Zhou, Yijun Yang, Guodong Long, Deheng Ye, Jing Jiang, Chengqi Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を補完する環境の記号的知識を学習する「世界アライメント」を提案する。 また、モデル予測制御フレームワークを用いて、RLフリーでモデルベースエージェント「WALL-E 2.0」を提案する。 WALL-E 2.0は、火星(Minecraftのような)とALFWorld(emboded indoor environment)のオープンワールド課題における既存の手法を著しく上回っている
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.64361927346957
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• Abstract: Can we build accurate world models out of large language models (LLMs)? How can world models benefit LLM agents? The gap between the prior knowledge of LLMs and the specified environment's dynamics usually bottlenecks LLMs' performance as world models. To bridge the gap, we propose a training-free "world alignment" that learns an environment's symbolic knowledge complementary to LLMs. The symbolic knowledge covers action rules, knowledge graphs, and scene graphs, which are extracted by LLMs from exploration trajectories and encoded into executable codes to regulate LLM agents' policies. We further propose an RL-free, model-based agent "WALL-E 2.0" through the model-predictive control (MPC) framework. Unlike classical MPC requiring costly optimization on the fly, we adopt an LLM agent as an efficient look-ahead optimizer of future steps' actions by interacting with the neurosymbolic world model. While the LLM agent's strong heuristics make it an efficient planner in MPC, the quality of its planned actions is also secured by the accurate predictions of the aligned world model. They together considerably improve learning efficiency in a new environment. On open-world challenges in Mars (Minecraft like) and ALFWorld (embodied indoor environments), WALL-E 2.0 significantly outperforms existing methods, e.g., surpassing baselines in Mars by 16.1%-51.6% of success rate and by at least 61.7% in score. In ALFWorld, it achieves a new record 98% success rate after only 4 iterations.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)から正確な世界モデルを構築することはできますか? 世界モデルはどのようにLLMエージェントに利益をもたらすか? LLMの以前の知識と指定された環境のダイナミクスとのギャップは通常、世界モデルとしてのLLMのパフォーマンスをボトルネックにする。 このギャップを埋めるために,LLMを補完する環境のシンボリック知識を学習する「ワールドアライメント」を提案する。 シンボリック知識は、LLMが探索軌道から抽出し、LLMエージェントのポリシーを規制するために実行可能なコードにエンコードされたアクションルール、知識グラフ、シーングラフをカバーしている。 さらに,モデル予測制御(MPC)フレームワークを用いて,RLフリーなモデルベースエージェントWALL-E 2.0を提案する。 従来のMPCとは異なり、LLMエージェントは、ニューロシンボリック世界モデルと相互作用することで、将来のステップ動作の効率的なルックアヘッドオプティマイザとして採用されている。 LLMエージェントの強いヒューリスティックスは、MPCの効率的なプランナーとなるが、その計画されたアクションの品質は、整列した世界モデルの正確な予測によっても確保される。 これらは新しい環境における学習効率を大幅に向上させる。 火星(Minecraftのような)とALFWorld(屋内環境の身体化)のオープンワールドの課題について、WALL-E 2.0は、火星のベースラインを16.1%-51.6%、スコアを61.7%以上上回っている。 ALFWorldでは、わずか4回で98%の成功率を記録した。

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