論文の概要: LLMs for sensory-motor control: Combining in-context and iterative learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04867v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 10:38:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.663751
• Title: LLMs for sensory-motor control: Combining in-context and iterative learning
• Title（参考訳）: 感覚運動制御のためのLLM:文脈内学習と反復学習を組み合わせる
• Authors: Jônata Tyska Carvalho, Stefano Nolfi,
• Abstract要約: 本研究では,連続的な観察ベクトルを直接連続的な行動ベクトルにマッピングすることにより,大規模言語モデルによるエンボディエージェントの制御を可能にする手法を提案する。 この方法は、Gymnasiumライブラリの古典的な制御タスクと MuJoCoライブラリの逆振り子タスクで検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose a method that enables large language models (LLMs) to control embodied agents by directly mapping continuous observation vectors to continuous action vectors. Initially, the LLMs generate a control strategy based on a textual description of the agent, its environment, and the intended goal. This strategy is then iteratively refined through a learning process in which the LLMs are repeatedly prompted to improve the current strategy, using performance feedback and sensory-motor data collected during its evaluation. The method is validated on classic control tasks from the Gymnasium library and the inverted pendulum task from the MuJoCo library. In most cases, it successfully identifies optimal or high-performing solutions by integrating symbolic knowledge derived through reasoning with sub-symbolic sensory-motor data gathered as the agent interacts with its environment.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,連続的な観測ベクトルを連続的な行動ベクトルに直接マッピングすることにより,大規模言語モデル(LLM)によるエンボディエージェントの制御を可能にする手法を提案する。 当初、LSMはエージェントのテキスト記述、その環境、意図した目標に基づいて制御戦略を生成する。 そして、その評価中に収集された性能フィードバックと感覚運動データを用いて、LLMを繰り返し促して現在の戦略を改善する学習プロセスを通じて、この戦略を反復的に洗練する。 この方法は、Gymnasiumライブラリの古典的な制御タスクと MuJoCoライブラリの逆振り子タスクで検証される。 ほとんどの場合、エージェントが環境と相互作用するときに収集された準記号的感覚運動データと推論によって導かれる記号的知識を統合することにより、最適な、あるいは高い性能のソリューションを識別することに成功した。

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