論文の概要: Emergent Compositional Communication for Latent World Properties
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03266v1
- Date: Wed, 18 Mar 2026 20:23:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-12 18:41:08.572924
- Title: Emergent Compositional Communication for Latent World Properties
- Title（参考訳）: 潜在世界特性のための創発的構成通信
- Abstract要約: 本稿では,Gumbel-maxボトルネックと反復学習を通したエージェントが,潜伏特性の非絡み合いプロトコルを開発することを示す。
4剤で、80種のうち100%の種子は、ほぼ完全な組成に収束する。
制御は、帯域幅や時間範囲ではなく、マルチエージェント構造を確認し、この効果を駆動する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Can multi-agent communication pressure extract discrete, compositional representations of invisible physical properties from frozen video features? We show that agents communicating through a Gumbel-Softmax bottleneck with iterated learning develop positionally disentangled protocols for latent properties (elasticity, friction, mass ratio) without property labels or supervision on message structure. With 4 agents, 100% of 80 seeds converge to near-perfect compositionality (PosDis=0.999, holdout 98.3%). Controls confirm multi-agent structure -- not bandwidth or temporal coverage -- drives this effect. Causal intervention shows surgical property disruption (~15% drop on targeted property, <3% on others). A controlled backbone comparison reveals that the perceptual prior determines what is communicable: DINOv2 dominates on spatially-visible ramp physics (98.3% vs 95.1%), while V-JEPA 2 dominates on dynamics-only collision physics (87.4% vs 77.7%, d=2.74). Scale-matched (d=3.37) and frame-matched (d=6.53) controls attribute this gap entirely to video-native pretraining. The frozen protocol supports action-conditioned planning (91.5%) with counterfactual velocity reasoning (r=0.780). Validation on Physics 101 real camera footage confirms 85.6% mass-comparison accuracy on unseen objects, temporal dynamics contributing +11.2% beyond static appearance, agent-scaling compositionality replicating at 90% for 4 agents, and causal intervention extending to real video (d=1.87, p=0.022).
- Abstract（参考訳）: 凍結映像の特徴から、多エージェント通信圧力は、見えない物理特性の離散的、構成的表現を抽出できるか?
我々は,Gumbel-Softmaxのボトルネックと反復学習を通したエージェントが,特性ラベルやメッセージ構造を使わずに,潜伏特性(弾性,摩擦,質量比)の位置不整合プロトコルを開発することを示す。
4剤で、80%の種子がほぼ完全な組成に収束する(PosDis=0.999、ホールドアウト98.3%)。
制御は、帯域幅や時間範囲ではなく、マルチエージェント構造を確認し、この効果を駆動する。
因果的介入は、外科的財産破壊(標的資産に約15%、他者には3%)を示す。
DINOv2は空間的に見えるランプ物理学(98.3%対95.1%)、V-JEPA2は力学のみの衝突物理学(87.4%対77.7%、d=2.74)である。
スケールマッチング (d=3.37) とフレームマッチング (d=6.53) は、このギャップを完全にビデオネイティブの事前トレーニングによるものである。
凍結されたプロトコルは、反実速度推論(r=0.780)を備えた行動条件プランニング(91.5%)をサポートする。
物理101号の実カメラ映像の検証では、見えない物体の質量比較精度が85.6%、静的な外観を超える時間的ダイナミクスが+11.2%、エージェントスケーリングによる構成性が90%の4エージェントで再現され、実際のビデオ(d=1.87, p=0.022)への因果的介入が確認されている。
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