論文の概要: SIMA 2: A Generalist Embodied Agent for Virtual Worlds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04797v1
• Date: Thu, 04 Dec 2025 13:46:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-05 21:11:46.190066
• Title: SIMA 2: A Generalist Embodied Agent for Virtual Worlds
• Title（参考訳）: SIMA 2: 仮想世界のための汎用的エンボディードエージェント
• Abstract要約: 本稿では,多種多様な3次元仮想世界における動作を理解する汎用的なエンボディエージェントSIMA 2を紹介する。 Geminiファウンデーションモデルに基づいて構築されたSIMA 2は、アクティブでゴール指向のインタラクションに向けた重要なステップである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.15489342016714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce SIMA 2, a generalist embodied agent that understands and acts in a wide variety of 3D virtual worlds. Built upon a Gemini foundation model, SIMA 2 represents a significant step toward active, goal-directed interaction within an embodied environment. Unlike prior work (e.g., SIMA 1) limited to simple language commands, SIMA 2 acts as an interactive partner, capable of reasoning about high-level goals, conversing with the user, and handling complex instructions given through language and images. Across a diverse portfolio of games, SIMA 2 substantially closes the gap with human performance and demonstrates robust generalization to previously unseen environments, all while retaining the base model's core reasoning capabilities. Furthermore, we demonstrate a capacity for open-ended self-improvement: by leveraging Gemini to generate tasks and provide rewards, SIMA 2 can autonomously learn new skills from scratch in a new environment. This work validates a path toward creating versatile and continuously learning agents for both virtual and, eventually, physical worlds.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多種多様な3次元仮想世界における動作を理解する汎用的なエンボディエージェントSIMA 2を紹介する。 Geminiファウンデーションモデルに基づいて構築されたSIMA 2は、エンボディ環境でのアクティブでゴール指向のインタラクションに向けた重要なステップである。 単純な言語コマンドに限定された以前の作業(例:SIMA 1)とは異なり、SIMA 2は対話的なパートナとして機能し、ハイレベルな目標を推論し、ユーザと会話し、言語やイメージを通じて与えられた複雑な命令を処理することができる。 SIMA 2は多種多様なゲームのポートフォリオにまたがって、人間のパフォーマンスとのギャップを大幅に埋め、ベースモデルのコア推論能力を保ちながら、以前は目に見えない環境への堅牢な一般化を実証している。 さらに,Geminiを活用してタスクを生成し,報奨を与えることにより,SIMA 2は新たな環境において,スクラッチから新たなスキルを自律的に学習することができる,オープンエンドの自己改善能力を示す。 この研究は、仮想世界と、最終的には物理的世界の両方のために、多目的で継続的な学習エージェントを作るための道筋を検証する。

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