論文の概要: When Engineering Outruns Intelligence: A Re-evaluation of Instruction-Guided Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20021v1
• Date: Sat, 26 Jul 2025 17:37:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:56.68029
• Title: When Engineering Outruns Intelligence: A Re-evaluation of Instruction-Guided Navigation
• Title（参考訳）: エンジニアリングがインテリジェンスを追い越すとき:指導誘導ナビゲーションの再評価
• Authors: Matin Aghaei, Mohammad Ali Alomrani, Yingxue Zhang, Mahdi Biparva,
• Abstract要約: 我々は、InstructNavを、ダイナミックチェーン・オブ・ナビゲーションプロンプト、オープンボキャブラリGLEE検出器、直感サーチマップから取り除き、それらを単純な距離重み付きフロンティアエクスプローラー(DWFE)で置き換える。 この幾何学のみは成功率を58.0%から61.1%に引き上げ、SPLを20.9%から36.4%に引き上げる。 以上の結果から,LLM推論ではなくフロンティア幾何がほとんどの報告されたゲインを駆動していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.31776371252164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are often credited with recent leaps in ObjectGoal Navigation, yet the extent to which they improve planning remains unclear. We revisit this question on the HM3D-v1 validation split. First, we strip InstructNav of its Dynamic Chain-of-Navigation prompt, open-vocabulary GLEE detector and Intuition saliency map, and replace them with a simple Distance-Weighted Frontier Explorer (DWFE). This geometry-only heuristic raises Success from 58.0% to 61.1% and lifts SPL from 20.9% to 36.0% over 2 000 validation episodes, outperforming all previous training-free baselines. Second, we add a lightweight language prior (SHF); on a 200-episode subset this yields a further +2% Success and +0.9% SPL while shortening paths by five steps on average. Qualitative trajectories confirm the trend: InstructNav back-tracks and times-out, DWFE reaches the goal after a few islands, and SHF follows an almost straight route. Our results indicate that frontier geometry, not emergent LLM reasoning, drives most reported gains, and suggest that metric-aware prompts or offline semantic graphs are necessary before attributing navigation success to "LLM intelligence."
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ObjectGoal Navigationの最近の飛躍によってしばしばクレジットされるが、計画を改善する程度はまだ不明である。 HM3D-v1検証分割に関して、この問題を再考する。 まず、InstructNavを、そのDynamic Chain-of-Navigation prompt、open-vocabulary GLEE detector、Intuition saliency mapから取り除き、それらをDWFE(Distance-Weighted Frontier Explorer)に置き換える。 この幾何学のみのヒューリスティックは成功率を58.0%から61.1%に引き上げ、SPLを20.9%から36.0%に引き上げ、これまでのトレーニングなしのベースラインを上回った。 第二に、軽量言語プリエント(SHF)を追加し、200エピソードのサブセットでは、パスを平均5ステップ短縮しながら、さらに+2%の成功と+0.9%のSPLが得られる。 InstructNavのバックトラックとタイムアウト、DWFEはいくつかの島でゴールに達し、SHFはほぼ直線のルートを辿る。 以上の結果から,LLM推論ではなくフロンティア幾何がほとんどの報告されたゲインを駆動し,ナビゲーション成功を「LLMインテリジェンス」に導くためには,メトリック認識プロンプトやオフラインセマンティックグラフが必要であることが示唆された。

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