論文の概要: Learning Hierarchical Domain Models Through Environment-Grounded Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13497v3
• Date: Wed, 01 Oct 2025 12:01:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-02 14:33:21.574649
• Title: Learning Hierarchical Domain Models Through Environment-Grounded Interaction
• Title（参考訳）: 環境を考慮したインタラクションによる階層型ドメインモデルの学習
• Authors: Claudius Kienle, Benjamin Alt, Oleg Arenz, Jan Peters,
• Abstract要約: オープンワールド環境では、単一の汎用ドメインモデルは様々なタスクをキャプチャできない。 大きな言語モデル(LLM)はそのようなドメインを生成することができるが、適用性を制限する高いエラー率に悩まされる。 LLMと環境基盤からの自律的ドメイン学習のためのフレームワークであるLODGEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.98687521721637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Domain models enable autonomous agents to solve long-horizon tasks by producing interpretable plans. However, in open-world environments, a single general domain model cannot capture the variety of tasks, so agents must generate suitable task-specific models on the fly. Large Language Models (LLMs), with their implicit common knowledge, can generate such domains, but suffer from high error rates that limit their applicability. Hence, related work relies on extensive human feed-back or prior knowledge, which undermines autonomous, open-world deployment. In this work, we propose LODGE, a framework for autonomous domain learning from LLMs and environment grounding. LODGE builds on hierarchical abstractions and automated simulations to identify and correct inconsistencies between abstraction layers and between the model and environment. Our framework is task-agnostic, as it generates predicates, operators, and their preconditions and effects, while only assuming access to a simulator and a set of generic, executable low-level skills. Experiments on two International Planning Competition ( IPC) domains and a robotic assembly domain show that LODGE yields more accurate domain models and higher task success than existing methods, requiring remarkably few environment interactions and no human feedback or demonstrations.
• Abstract（参考訳）: ドメインモデルにより、自律エージェントは解釈可能な計画を生成することで、長期のタスクを解決できる。 しかし、オープンワールド環境では、単一の汎用ドメインモデルでは様々なタスクをキャプチャできないため、エージェントは、その場で適切なタスク固有モデルを生成する必要がある。 大きな言語モデル(LLM)は暗黙の共通知識を持ち、そのようなドメインを生成することができるが、それらの適用性を制限する高いエラー率に悩まされる。 したがって、関連する作業は人間のフィードバックや事前の知識に依存しており、これは自律的でオープンワールドなデプロイメントを損なう。 本研究では,LLMからの自律的ドメイン学習と環境基盤構築のためのフレームワークであるLODGEを提案する。 LODGEは階層的な抽象化と自動シミュレーションに基づいて、抽象化層とモデルと環境の間の不整合を特定し、修正する。 本フレームワークは,シミュレータへのアクセスと,汎用的で実行可能な低レベルスキルのセットを前提としつつ,述語や演算子,それらの前提条件や効果を生成するため,タスクに依存しない。 2つの国際計画コンペティション(IPC)ドメインとロボット組立ドメインの実験では、LODGEは既存の手法よりも正確なドメインモデルとタスクの成功をもたらし、環境との相互作用は極めて少なく、人間のフィードバックやデモンストレーションは不要である。

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