論文の概要: Abstention-Aware Personalized Object Rearrangement via Uncertainty-Guided LLM Assistance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17309v1
• Date: Mon, 15 Jun 2026 21:26:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.1505
• Title: Abstention-Aware Personalized Object Rearrangement via Uncertainty-Guided LLM Assistance
• Title（参考訳）: 不確実性誘導型LLMアシストによる個人化オブジェクトのアレンジメントの回避
• Authors: Sam Collin, Ali Ayub,
• Abstract要約: APOLLOは、保持を意識したパーソナライズされたオブジェクト再構成のためのハイブリッドフレームワークである。 軽量でパーソナライズされた埋め込みモデル(PEM)と、選択型大規模言語モデル(LLM)のアシストを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.769747792846005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic assistance in household environments requires not only predicting where objects should be placed, but also reasoning about when objects should not be placed at all. Existing approaches to personalized object rearrangement primarily focus on placement decisions under the assumption of clean observations and complete actionability, limiting their applicability in realistic, cluttered, and partially erroneous settings. In this paper, we introduce APOLLO, a hybrid framework for abstention-aware personalized object rearrangement that combines a lightweight, personalized embedding model (PEM) with selective large language model (LLM) assistance. PEM is trained for each user-environment pair using a small number of demonstrations, operates entirely on CPU, and produces uncertainty estimates, which are used to selectively invoke LLM-based reasoning only for ambiguous decisions, balancing efficiency, privacy, and reasoning capability. To evaluate this formulation beyond existing benchmarks, we introduce APOR, a synthetic, LLM-generated dataset that captures room-level, multi-furniture environments, diverse organizational profiles, explicit abstention behavior, and noisy partial scene context. Extensive experiments on both PARSEC and APOR provide initial evidence that APOLLO improves over prior LLM-based baselines in controlled benchmark settings while substantially reducing LLM usage. Code is available at https://github.com/PaInt-Lab/APOLLO.
• Abstract（参考訳）: 家庭環境におけるロボット支援は、オブジェクトがどこに置かれるべきかを予測するだけでなく、オブジェクトがどこに置かれるべきでないかを推論する必要がある。 パーソナライズされたオブジェクト再構成への既存のアプローチは主に、クリーンな観察と完全な行動可能性の仮定の下での配置決定に焦点を合わせ、現実的で散らばり、部分的に誤った設定で適用性を制限する。 本稿では、軽量でパーソナライズされた埋め込みモデル(PEM)と選択型大言語モデル(LLM)を併用した、禁忌対応のパーソナライズされたオブジェクト再構成のためのハイブリッドフレームワークであるAPOLLOを紹介する。 PEMは、少数のデモを使用して各ユーザ環境ペアに対してトレーニングされ、完全にCPU上で動作し、不確実性推定を生成する。 この定式化を既存のベンチマークを超えて評価するために、室内レベル、多施設環境、多様な組織プロファイル、明示的な禁忌行動、ノイズのある部分的シーンコンテキストをキャプチャする合成LLM生成データセットであるAPORを導入する。 PARSECとAPORの広範な実験は、APOLLOが制御されたベンチマーク設定において、以前のLLMベースのベースラインよりも改善され、LLMの使用が大幅に削減されたという最初の証拠を提供する。 コードはhttps://github.com/PaInt-Lab/APOLLOで入手できる。

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