論文の概要: Arcadia: Toward a Full-Lifecycle Framework for Embodied Lifelong Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00076v1
• Date: Tue, 25 Nov 2025 07:26:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.043332
• Title: Arcadia: Toward a Full-Lifecycle Framework for Embodied Lifelong Learning
• Title（参考訳）: Arcadia: 生涯学習のためのフルライフサイクルフレームワーク
• Abstract要約: 閉ループフレームワークであるArcadiaを導入し,4段階を密結合させることで生涯学習を実践する。 Arcadiaは、ナビゲーションと操作ベンチマークに一貫した利益をもたらし、物理的なロボットにしっかりと転送する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.6669596031697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We contend that embodied learning is fundamentally a lifecycle problem rather than a single-stage optimization. Systems that optimize only one link (data collection, simulation, learning, or deployment) rarely sustain improvement or generalize beyond narrow settings. We introduce Arcadia, a closed-loop framework that operationalizes embodied lifelong learning by tightly coupling four stages: (1) Self-evolving exploration and grounding for autonomous data acquisition in physical environments, (2) Generative scene reconstruction and augmentation for realistic and extensible scene creation, (3) a Shared embodied representation architecture that unifies navigation and manipulation within a single multimodal backbone, and (4) Sim-from-real evaluation and evolution that closes the feedback loop through simulation-based adaptation. This coupling is non-decomposable: removing any stage breaks the improvement loop and reverts to one-shot training. Arcadia delivers consistent gains on navigation and manipulation benchmarks and transfers robustly to physical robots, indicating that a tightly coupled lifecycle: continuous real-world data acquisition, generative simulation update, and shared-representation learning, supports lifelong improvement and end-to-end generalization. We release standardized interfaces enabling reproducible evaluation and cross-model comparison in reusable environments, positioning Arcadia as a scalable foundation for general-purpose embodied agents.
• Abstract（参考訳）: 具体的学習は基本的に単段階最適化よりもライフサイクルの問題である,と我々は主張する。 1つのリンク(データ収集、シミュレーション、学習、デプロイメント)だけを最適化するシステムは、狭い設定を超えて改善や一般化を持続することは滅多にありません。 本研究では,(1)物理的環境における自律的データ取得のための自己進化的探索と基盤化,(2)現実的で拡張可能なシーン生成のための生成的シーン再構築と拡張,(3)単一のマルチモーダルバックボーン内でのナビゲーションと操作を統一する共有エンボディド表現アーキテクチャ,(4)シミュレーションベースの適応を通じてフィードバックループを閉じるシミュレート・オブ・リアル評価と進化の4つの段階を密結合して実施する閉ループ・フレームワークであるArcadiaを紹介する。 この結合は非分解可能で、どのステージも削除しても改善ループを破り、ワンショットのトレーニングに戻る。 Arcadiaはナビゲーションと操作のベンチマークを一貫して向上させ、物理的なロボットに堅牢に転送することで、継続的な実世界のデータ取得、生成シミュレーションのアップデート、共有表現学習といった密結合したライフサイクルが、生涯的改善とエンドツーエンドの一般化をサポートすることを示唆している。 我々は,再現性評価と再利用可能な環境におけるクロスモデル比較を可能にする標準化されたインタフェースをリリースし,Arcadiaを汎用エンボディエージェントのスケーラブルな基盤として位置づけた。

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