論文の概要: Ground-Compose-Reinforce: Grounding Language in Agentic Behaviours using Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10741v2
• Date: Sun, 26 Oct 2025 19:50:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 22:08:13.75681
• Title: Ground-Compose-Reinforce: Grounding Language in Agentic Behaviours using Limited Data
• Title（参考訳）: 接地強化:限られたデータを用いたエージェント行動における接地言語
• Authors: Andrew C. Li, Toryn Q. Klassen, Andrew Wang, Parand A. Alamdari, Sheila A. McIlraith,
• Abstract要約: 認識と行動における接地言語は、人間や他のエージェントと対話できる位置にあるエージェントを構築する上で、言語を介して重要な課題である。 高レベルタスク仕様から直接RLエージェントを訓練するためのエンドツーエンドのニューロシンボリックフレームワークであるGround-Compose-Reinforceを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.614395125762304
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Grounding language in perception and action is a key challenge when building situated agents that can interact with humans, or other agents, via language. In the past, addressing this challenge has required manually designing the language grounding or curating massive datasets that associate language with the environment. We propose Ground-Compose-Reinforce, an end-to-end, neurosymbolic framework for training RL agents directly from high-level task specifications--without manually designed reward functions or other domain-specific oracles, and without massive datasets. These task specifications take the form of Reward Machines, automata-based representations that capture high-level task structure and are in some cases autoformalizable from natural language. Critically, we show that Reward Machines can be grounded using limited data by exploiting compositionality. Experiments in a custom Meta-World domain with only 350 labelled pretraining trajectories show that our framework faithfully elicits complex behaviours from high-level specifications--including behaviours that never appear in pretraining--while non-compositional approaches fail.
• Abstract（参考訳）: 認識と行動における接地言語は、人間や他のエージェントと対話できる位置にあるエージェントを構築する上で、言語を介して重要な課題である。 過去にこの問題に対処するためには、言語と環境を関連付ける巨大なデータセットを手動で設計するか、あるいはキュレートする必要がある。 我々は,高レベルタスク仕様から直接RLエージェントをトレーニングするためのエンドツーエンドのニューロシンボリックフレームワークであるGround-Compose-Reinforceを提案する。 これらのタスク仕様は、高レベルなタスク構造をキャプチャするオートマチックベースの表現であるReward Machinesの形式をとり、場合によっては自然言語から自動変換できる。 批判的に言えば、Reward Machinesは構成性を利用して限られたデータでグラウンドすることができる。 350のラベル付き事前学習軌道を持つカスタムのMeta-Worldドメインの実験は、我々のフレームワークが高レベルの仕様から複雑な振る舞いを忠実に引き起こしていることを示している。

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