論文の概要: To Select or not to Select, that is the Question: Distilling Robot Skill Prediction into a Small Ensemble

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21242v1
• Date: Wed, 20 May 2026 14:32:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.725446
• Title: To Select or not to Select, that is the Question: Distilling Robot Skill Prediction into a Small Ensemble
• Title（参考訳）: ロボットのスキル予測を小さなアンサンブルに蒸留する
• Authors: Haechan Mark Bong, Simon Roy, Euhid Aman, Giovanni Beltrame,
• Abstract要約: ロボットのスキル予測:自然言語によるタスク記述を、実行に必要な物理的能力にマッピングする。 LLM支援生成とターゲットラベル監査を用いたタスク・トゥ・スキルの合成データセットを構築した。 固定ロボット技術では、合成データに基づいて訓練された小型の特殊モデルは、艦隊レベルのタスクルーティングにおいて、はるかに大きな汎用LLMよりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.986352378131883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: As robot fleets become more heterogeneous, including humanoids, rovers, quadrupeds, and drones, selecting the right robot for a task becomes a core systems problem. We study robot skill prediction: mapping a natural-language task description to the physical capabilities required to execute it, such as fly, wheels, legs, surface water, under water and hands. Since labelled data that maps natural-language task descriptions to robot's physical capabilities does not exist, we construct a synthetic task-to-skill dataset using LLM-assisted generation and targeted label auditing. Trained on this data, a ~133M-parameter ensemble of two fine-tuned sentence encoders (mpnet + MiniLM) reaches 83.5% task-to-skill matching on a stratified 200 task dataset, outperforming Kimi K2 (1T MoE) at 72.0%, GPT-OSS-120B at 71.5%, and Llama-4-Scout-17B at 69.0% under the same zero-shot prompt. These results suggest that, for fixed robot skill taxonomies, small specialized models trained on synthetic data can outperform much larger general-purpose LLMs for fleet-level task routing.
• Abstract（参考訳）: ヒューマノイド、ローバー、四脚、ドローンなど、ロボットの群れがさらに異質になるにつれて、タスクに適したロボットを選択することが、コアシステム問題となる。 ロボットのスキル予測: 自然言語によるタスク記述を、ハエ、車輪、脚、表面水、水中、手などの実行に必要な物理的能力にマッピングする。 自然言語によるタスク記述をロボットの身体能力にマッピングするラベル付きデータは存在しないので,LSM支援生成と目標ラベル監査を用いた合成タスク・トゥ・スキルデータセットを構築した。 このデータに基づいて訓練された2つの微調整文エンコーダ(mpnet + MiniLM)の133Mパラレルアンサンブルは、階層化された200タスクデータセット上で83.5%のタスク to スキルマッチングに達し、Kim K2(1T MoE)を72.0%、GPT-OSS-120Bを71.5%、Llama-4-Scout-17Bを69.0%で上回る。 これらの結果から, 固定ロボット技能分類学においては, 合成データに基づいて訓練された小型の特殊モデルの方が, 艦隊レベルのタスクルーティングにおいて, はるかに大きな汎用LSMよりも優れていたことが示唆された。

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