論文の概要: From Passive Reuse to Active Reasoning: Grounding Large Language Models for Neuro-Symbolic Experience Replay

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09419v1
• Date: Sun, 10 May 2026 08:41:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.239545
• Title: From Passive Reuse to Active Reasoning: Grounding Large Language Models for Neuro-Symbolic Experience Replay
• Title（参考訳）: パッシブ・リユースからアクティブ・リソン:ニューロ・シンボリック・エクスペリエンス・リプレイのための大規模言語モデルの構築
• Abstract要約: 本稿では,経験リプレイを知識構築のためのアクティブエンジンに変換するフレームワークであるNuro-Symbolic Experience Replay (NSER)を提案する。 NSERは、新しいニューロシンボリックグラウンドティングパイプラインを通じて、言語推論と数値最適化の不整合性に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.92429617798169
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: While experience replay is essential for data efficiency in reinforcement learning (RL), standard methods treat the replay buffer as a passive memory system, prioritizing samples based on numerical prediction errors rather than their semantic significance. This approach stands in contrast to human learning, which accelerates mastery by actively abstracting fragmented experiences into behavioral rules. To bridge this gap, we propose Neuro-Symbolic Experience Replay (NSER), a framework that transforms experience replay from a passive sample reuse mechanism into an active engine for knowledge construction. Specifically, NSER addresses the incompatibility between linguistic reasoning and numerical optimization through a novel neuro-symbolic grounding pipeline. It leverages Large Language Models (LLMs) in a zero-shot manner to induce candidate behavioral rules from accumulated trajectories, grounds these insights into differentiable first-order logic representations, and utilizes the resulting symbolic structures to dynamically reweight the replay distribution. By allowing abstract knowledge to directly shape policy optimization, NSER achieves consistent superior sample efficiency and convergence speed across reactive, rule-based, and procedural benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)におけるデータ効率には経験リプレイが不可欠であるが、標準的な手法では、リプレイバッファを受動的メモリシステムとして扱い、その意味よりも数値予測誤差に基づいてサンプルを優先順位付けする。 このアプローチは、断片化された経験を行動規則に積極的に抽象化することで、習得を促進する人間の学習とは対照的である。 このギャップを埋めるために,受動的サンプル再利用機構から知識構築のためのアクティブエンジンに変換するフレームワークであるNuro-Symbolic Experience Replay (NSER)を提案する。 具体的には、NSERは、新しいニューロシンボリックグラウンドティングパイプラインを通じて、言語推論と数値最適化の不整合性に対処する。 ゼロショット方式でLarge Language Models (LLMs) を利用して、蓄積された軌道から候補の行動規則を誘導し、これらの洞察を微分可能な一階述語論理表現に基盤付け、その結果のシンボル構造を利用してリプレイ分布を動的にリウェイトする。 抽象的な知識がポリシーの最適化を直接形成できるようにすることで、NSERは、リアクティブ、ルールベース、手続き的なベンチマークにまたがる一貫した優れたサンプル効率と収束速度を達成する。

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