論文の概要: PoE-World: Compositional World Modeling with Products of Programmatic Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10819v2
• Date: Thu, 22 May 2025 09:02:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 12:25:14.97965
• Title: PoE-World: Compositional World Modeling with Products of Programmatic Experts
• Title（参考訳）: PoE-World: プログラムエキスパートのプロダクトによる構成的世界モデリング
• Authors: Wasu Top Piriyakulkij, Yichao Liang, Hao Tang, Adrian Weller, Marta Kryven, Kevin Ellis,
• Abstract要約: 世界がどのように機能するかを学ぶことは、複雑な環境に適応できるAIエージェントの構築の中心である。 LLM(Large Language Models)を用いたプログラム合成の最近の進歩は、ソースコードとして表現された世界モデルを学ぶための代替アプローチを提供する。 このアプローチは,数個の観測結果から複雑な世界モデルを学習できることを示し,これらをモデルベース計画エージェントに組み込むことで,AtariのPongとMontezumaのRevengeの未確認レベルに対する効率的な性能と一般化を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.07916209987106
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning how the world works is central to building AI agents that can adapt to complex environments. Traditional world models based on deep learning demand vast amounts of training data, and do not flexibly update their knowledge from sparse observations. Recent advances in program synthesis using Large Language Models (LLMs) give an alternate approach which learns world models represented as source code, supporting strong generalization from little data. To date, application of program-structured world models remains limited to natural language and grid-world domains. We introduce a novel program synthesis method for effectively modeling complex, non-gridworld domains by representing a world model as an exponentially-weighted product of programmatic experts (PoE-World) synthesized by LLMs. We show that this approach can learn complex, stochastic world models from just a few observations. We evaluate the learned world models by embedding them in a model-based planning agent, demonstrating efficient performance and generalization to unseen levels on Atari's Pong and Montezuma's Revenge. We release our code and display the learned world models and videos of the agent's gameplay at https://topwasu.github.io/poe-world.
• Abstract（参考訳）: 世界がどのように機能するかを学ぶことは、複雑な環境に適応できるAIエージェントの構築の中心である。 ディープラーニングに基づく伝統的な世界モデルは、膨大な量のトレーニングデータを必要とし、スパース観測から知識を柔軟に更新しない。 LLM(Large Language Models)を用いたプログラム合成の最近の進歩は、ソースコードとして表される世界モデルを学ぶための代替アプローチを提供し、小さなデータから強力な一般化をサポートする。 現在まで、プログラム構造化世界モデルの応用は、自然言語とグリッドワールドドメインに限られている。 LLMによって合成されたプログラムエキスパート(PoE-World)の指数関数的に重み付けされた積として世界モデルを表現し、複雑な非グリッドワールド領域を効果的にモデル化する新しいプログラム合成手法を提案する。 このアプローチは、ほんの少しの観察結果から、複雑で確率的な世界モデルを学ぶことができることを示す。 AtariのPongやMontezumaのRevengeでは,学習された世界モデルをモデルベースプランニングエージェントに組み込んで評価し,効率のよい性能と一般化を実証した。 コードを公開し、学習したエージェントのゲームプレイのモデルとビデオをhttps://topwasu.github.io/poe-world.comで公開します。

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