論文の概要: When Engineering Outruns Intelligence: Rethinking Instruction-Guided Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20021v2
• Date: Sat, 27 Sep 2025 04:20:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 17:47:09.131906
• Title: When Engineering Outruns Intelligence: Rethinking 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 - インストラクションガイドによるナビゲーションの再考
• Authors: Matin Aghaei, Lingfeng Zhang, Mohammad Ali Alomrani, Mahdi Biparva, Yingxue Zhang,
• Abstract要約: 最近のObjectNavシステムは、大きなゼロショットゲインに対して大きな言語モデル(LLM)を信用している。 我々は,インストラクション誘導パイプラインであるInstructNavを再評価することにより,この問題を再考する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.827213515727996
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent ObjectNav systems credit large language models (LLMs) for sizable zero-shot gains, yet it remains unclear how much comes from language versus geometry. We revisit this question by re-evaluating an instruction-guided pipeline, InstructNav, under a detector-controlled setting and introducing two training-free variants that only alter the action value map: a geometry-only Frontier Proximity Explorer (FPE) and a lightweight Semantic-Heuristic Frontier (SHF) that polls the LLM with simple frontier votes. Across HM3D and MP3D, FPE matches or exceeds the detector-controlled instruction follower while using no API calls and running faster; SHF attains comparable accuracy with a smaller, localized language prior. These results suggest that carefully engineered frontier geometry accounts for much of the reported progress, and that language is most reliable as a light heuristic rather than an end-to-end planner.
• Abstract（参考訳）: 最近のObjectNavシステムでは、大きなゼロショットゲイン(英語版)に対して大きな言語モデル(LLM)を信用しているが、言語と幾何学の違いは明らかではない。 我々は、インストラクション誘導パイプラインであるInstructNavを再評価し、検出制御された設定の下で、アクション値マップのみを変更するトレーニングなしの2つの変種を導入することで、この問題を再考する: 幾何学のみのフロンティアプロキシエクスプローラー(FPE)と、単純なフロンティア投票でLLMをポーリングする軽量なセマンティック・ヒューリスティックフロンティア(SHF)である。 HM3DとMP3D全体では、FPEはAPI呼び出しを使わず、より高速に動作しながら、検出制御された命令従者と一致するか、あるいは超える。 これらの結果は、慎重に設計されたフロンティア幾何学が、報告された進歩の多くを担っていることを示唆し、言語は、エンドツーエンドのプランナーというよりも、軽いヒューリスティックとして最も信頼性が高いことを示唆している。

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