論文の概要: ParaEQsA: Parallel and Asynchronous Embodied Questions Scheduling and Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11663v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 08:02:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.189416
• Title: ParaEQsA: Parallel and Asynchronous Embodied Questions Scheduling and Answering
• Title（参考訳）: ParaEQsA: 並列で非同期なEmbodied Questions SchedulingとAnswering
• Authors: Haisheng Wang, Weiming Zhi,
• Abstract要約: 本稿では,EQsA(Embodied Questions Answering)問題を定式化し,対応するベンチマークを導入し,この問題に対処するためのシステムを提案する。 EQsA(Embodied Questions Answering)とParaEQsA(ParaEQsA)は並列で緊急対応のスケジューリングと応答のためのフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.786936073180585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper formulates the Embodied Questions Answering (EQsA) problem, introduces a corresponding benchmark, and proposes a system to tackle the problem. Classical Embodied Question Answering (EQA) is typically formulated as answering one single question by actively exploring a 3D environment. Real deployments, however, often demand handling multiple questions that may arrive asynchronously and carry different urgencies. We formalize this setting as Embodied Questions Answering (EQsA) and present ParaEQsA, a framework for parallel, urgency-aware scheduling and answering. ParaEQsA leverages a group memory module shared among questions to reduce redundant exploration, and a priority-planning module to dynamically schedule questions. To evaluate this setting, we contribute the Parallel Asynchronous Embodied Questions (PAEQs) benchmark containing 40 indoor scenes and five questions per scene (200 in total), featuring asynchronous follow-up questions and urgency labels. We further propose metrics for EQsA performance: Direct Answer Rate (DAR), and Normalized Urgency-Weighted Latency (NUWL), which jointly measure efficiency and responsiveness of this system. ParaEQsA consistently outperforms strong sequential baselines adapted from recent EQA systems, while reducing exploration and delay. Empirical evaluations investigate the relative contributions of priority, urgency modeling, spatial scope, reward estimation, and dependency reasoning within our framework. Together, these results demonstrate that urgency-aware, parallel scheduling is key to making embodied agents responsive and efficient under realistic, multi-question workloads.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,EQsA(Embodied Questions Answering)問題を定式化し,対応するベンチマークを導入し,この問題に対処するためのシステムを提案する。 EQA (Classical Embodied Question Answering) は、通常、3D環境を積極的に探索することによって一つの質問に答えることとして定式化される。 しかし、実際のデプロイメントでは、非同期に到着し、異なる緊急性を持つ可能性のある複数の質問に対処する必要があることが多い。 EQsA(Embodied Questions Answering)とParaEQsA(ParaEQsA)は並列で緊急対応のスケジューリングと応答のためのフレームワークである。 ParaEQsAは、質問間で共有されるグループメモリモジュールを利用して冗長な探索を減らし、質問を動的にスケジュールする優先度計画モジュールを利用する。 この設定を評価するために,40の屋内シーンと5つの質問(合計200件)を含むParallel Asynchronous Embodied Questions (PAEQs)ベンチマークを作成し,非同期フォローアップ質問と緊急ラベルを特徴とする。 さらに,EQsA性能の指標として,DAR(Direct Answer Rate)とNUWL( Normalized Urgency-Weighted Latency)を提案する。 ParaEQsAは、探索と遅延を低減しつつ、最近のEQAシステムから適応した強力なシーケンシャルベースラインを一貫して上回っている。 実験的な評価では, フレームワーク内での優先度, 緊急モデリング, 空間範囲, 報酬推定, 依存性推論の相対的寄与について検討する。 これらの結果は、現実的なマルチクエストワークロードにおいて、緊急対応の並列スケジューリングが、エンボディエージェントの応答性と効率性を向上する鍵であることを実証している。

関連論文リスト

• MRAG: A Modular Retrieval Framework for Time-Sensitive Question Answering [3.117448929160824]
  大規模言語モデル(LLM)を用いた質問応答システムにおいて,時間的関係と応答時間に敏感な質問 我々は、時間的摂動と金のエビデンスラベルを組み込むことで、既存のデータセットを再利用するTempRAGEvalベンチマークを導入する。 TempRAGEvalでは、MRAGが検索性能においてベースラインレトリバーを著しく上回り、最終回答精度がさらに向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-20T03:58:27Z)
• Review-Then-Refine: A Dynamic Framework for Multi-Hop Question Answering with Temporal Adaptability [19.722009684115434]
  Retrieve-augmented Generation (RAG) フレームワークがマルチホップ質問応答(QA)タスクの有望なソリューションとして登場した。 既存のRAGフレームワークは、通常、検索対象のパラダイムに従っており、時間情報を持つマルチホップQAと競合することが多い。 本稿では,マルチホップQAシナリオにおけるLLMの性能向上を目的とした,Review-then-refineと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T17:48:23Z)
• Benchmarking Multimodal Retrieval Augmented Generation with Dynamic VQA Dataset and Self-adaptive Planning Agent [92.5712549836791]
  マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)に固有の「ハロシン化」問題を緩和する上で,mRAG(Multimodal Retrieval Augmented Generation)が重要な役割を果たしている。 マルチモーダル検索のための自己適応型計画エージェントOmniSearchを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T09:27:21Z)
• An Adaptive Framework for Generating Systematic Explanatory Answer in Online Q&A Platforms [62.878616839799776]
  質問応答(QA)性能を向上させるために設計された,革新的なフレームワークであるSynthRAGを提案する。 SynthRAGは動的コンテンツの構造化に適応的なアウトラインを用いることで従来のモデルを改善する。 Zhihuプラットフォーム上のオンラインデプロイメントでは、SynthRAGの回答が注目すべきユーザエンゲージメントを実現していることが明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T09:14:57Z)
• AQA: Adaptive Question Answering in a Society of LLMs via Contextual Multi-Armed Bandit [59.10281630985958]
  質問応答(QA)では、異なる質問を異なる回答戦略で効果的に扱うことができる。 本稿では,各質問に対して最適なQA戦略を適応的に選択する動的手法を提案する。 提案手法は,複数のモジュールを持つQAシステムの適応的オーケストレーションに有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T12:28:18Z)
• "Is This It?": Towards Ecologically Valid Benchmarks for Situated Collaboration [16.25921668308458]
  そこで我々は,大規模なマルチモーダルモデルによる協調作業を行う能力を評価するためのベンチマークを開発した。 既存のベンチマークとは対照的に,既存のデータセットや合成データセットに対して,テンプレートや人間のアノテータ,あるいは大規模言語モデルを用いて質問応答ペアを生成する場合,インタラクティブなシステム駆動アプローチを提案し,検討する。 既存のEQA(Embodied Question answering)ベンチマークでよく見られる質問の形式や内容がどう違うのかを説明し、新たな現実的な課題を議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T12:41:23Z)
• Thread: A Logic-Based Data Organization Paradigm for How-To Question Answering with Retrieval Augmented Generation [49.36436704082436]
  ハウツー質問は意思決定プロセスに不可欠なものであり、動的でステップバイステップの回答を必要とする。 我々は,現在のシステムがハウツー質問をより効果的に扱えるようにするための新しいデータ組織パラダイムThreadを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T09:14:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。