論文の概要: Evolving Programmatic Skill Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03509v1
- Date: Wed, 07 Jan 2026 01:43:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-08 18:12:46.111327
- Title: Evolving Programmatic Skill Networks
- Title（参考訳）: プログラムスキルネットワークの進化
- Authors: Haochen Shi, Xingdi Yuan, Bang Liu,
- Abstract要約: 本稿では,プログラムスキルネットワーク(PSN, Programmatic Skill Network)について紹介する。
MineDojoとCrafterの実験では、堅牢なスキルの再利用、迅速な適応、オープンなタスクフット分布に対する強力な一般化が実証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.72205581851892
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study continual skill acquisition in open-ended embodied environments where an agent must construct, refine, and reuse an expanding library of executable skills. We introduce the Programmatic Skill Network (PSN), a framework in which skills are executable symbolic programs forming a compositional network that evolves through experience. PSN defines three core mechanisms instantiated via large language models: (1)REFLECT for structured fault localization over skill compositions, (2) progressive optimization with maturity-aware update gating that stabilizes reliable skills while maintaining plasticity for uncertain ones, and (3) canonical structural refactoring under rollback validation that maintains network compactness. We further show that PSN's learning dynamics exhibit structural parallels to neural network training. Experiments on MineDojo and Crafter demonstrate robust skill reuse, rapid adaptation, and strong generalization across open-ended task distributions.\footnote{We plan to open-source the code.
- Abstract（参考訳）: エージェントが実行可能スキルのライブラリを拡大し、構築し、洗練し、再利用する必要があるオープンエンドの実施環境において、継続的なスキル獲得について研究する。
本稿では,プログラムスキルネットワーク(PSN, Programmatic Skill Network)について紹介する。
PSNは,(1)スキル構成に対する構造的欠陥ローカライゼーションのためのREFLECT,(2)不確実性の可塑性を維持しながら信頼性の高いスキルを安定させる成熟度対応更新ゲーティング,(3)ネットワークのコンパクト性を維持するロールバック検証の下での正準構造的リファクタリングの3つのコアメカニズムを定義した。
さらに,PSNの学習力学がニューラルネットワークトレーニングと構造的類似性を示すことを示す。
MineDojoとCrafterの実験では、堅牢なスキルの再利用、迅速な適応、オープンなタスク分散に対する強力な一般化が実証されている。
われわれはコードをオープンソース化する計画だ。
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